Запитання з тегом «data-transformation»

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Мені потрібна допомога у з'ясуванні правильного способу розрахунку переможців на нашій науковій ярмарці. Я не хочу, щоб моє незнання статистики та математики заважало шансам на перемогу дитини. (багато виплат на стипендію та підвищення кваліфікації). Заздалегідь дякую за вашу допомогу. Спочатку трохи про те, як ми налаштували речі: Наш ярмарок, як …

9 data-transformation  standard-deviation  rating 

Вступ В поєднанні прогнозів одне з популярних рішень базується на застосуванні певного інформаційного критерію. Взявши для прикладу критерій AkaikeAICjAICjAIC_j оцінено для моделі jjj, можна обчислити відмінності AICjAICjAIC_j з AIC∗=minjAICjAIC∗=minjAICjAIC^* = \min_j{AIC_j}і тоді RPj=e(AIC∗−AICj)/2RPj=e(AIC∗−AICj)/2RP_j = e^{(AIC^*-AIC_j)/2} можна інтерпретувати як відносну ймовірність того, що модель jjj є справжньою. Потім ваги визначаються як …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

Виконуючи лінійну регресію, часто корисно робити таке перетворення, як log-перетворення для залежної змінної для досягнення кращої нормальної конформації розподілу. Часто також корисно оглянути бета-версію від регресії, щоб краще оцінити розмір ефекту / реальну релевантність результатів. Це викликає проблему, що при використанні, наприклад, перетворення журналу, розміри ефектів будуть в масштабі журналу, …

9 regression  data-transformation  effect-size 

У відповіді на це запитання про те, що категоричні дані розглядаються як безперервне , оптимальне масштабування, було зазначено. Як працює цей метод і як він застосовується?

9 categorical-data  data-transformation  optimal-scaling 

Я чув, що велика кількість, що зустрічається в природі, зазвичай розподіляється. Це, як правило, виправдано, використовуючи центральну граничну теорему, яка говорить про те, що при середньому значенні кількості iid випадкових величин ви отримуєте нормальне розподіл. Так, наприклад, ознака, яка визначається аддитивним ефектом великої кількості генів, може бути приблизно нормально розподілена, …

9 data-transformation  normality-assumption