Запитання з тегом «data-visualization»

Я працюю з невеликим набором даних (21 спостереження) і маю наступний звичайний QQ графік в R: Бачачи, що сюжет не підтримує нормальність, що я можу зробити висновок про базовий розподіл? Мені здається, що розподіл, перекошений вправо, був би кращим, це правильно? Крім того, які інші висновки можна зробити з даних?

172 r  data-visualization  inference  qq-plot 

Припустимо, я хочу перевірити, чи мої дані експоненціальні на основі гістограми (тобто перекошені праворуч). Залежно від того, як я групую або обробляю дані, я можу отримати різко різні гістограми. Один набір гістограм зробить здається, що дані експоненціальні. З іншого набору буде здаватися, що дані не є експоненціальними. Як зробити чітко …

111 distributions  data-visualization  histogram  binning 

Чи було проведено якесь дослідження щодо того, які найкращі кольори використовувати для показу кількох серій на одному сюжеті? Я щойно використовував параметри за замовчуванням matplotlib, і вони виглядають трохи по-дитячому, оскільки вони все яскраві, основні кольори.

89 data-visualization 

У мене виникло питання про інтерпретацію графіків, породжених сюжетом (лм) в Р. Мені було цікаво, чи можете ви, хлопці, сказати мені, як інтерпретувати розміщення розміру та залишкові важелі? Будь-які коментарі будуть вдячні. Припустимо базові знання зі статистики, регресії та економетрики.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Я використовую R для кластеризації K-засобів. Я використовую 14 змінних для запуску K-засобів Який досить спосіб побудувати результати K-засобів? Чи існують якісь реалізації? Чи має 14 змінних ускладнення побудови результатів? Я знайшов щось під назвою GGcluster, яке виглядає круто, але воно ще в розробці. Я також читав щось про картографування …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Канонічний кореляційний аналіз (CCA) - це техніка, що стосується аналізу основних компонентів (PCA). Хоча легко навчити PCA або лінійну регресію за допомогою діаграми розкидання (див. Кілька тисяч прикладів пошуку зображень google), я не бачив подібного інтуїтивного двовимірного прикладу для CCA. Як наочно пояснити, що робить лінійна CCA?

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

Кожен отримав бібліотечні чи кодові пропозиції щодо того, як насправді побудувати пару зразкових дерев : getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Так, я знаю, що ви не повинні цього робити оперативно, РФ - це чорна скринька тощо) як добре працюють кодовані фактори тощо) Попередні запитання без гідної відповіді: Як зробити випадкові ліси більш …

62 r  data-visualization  random-forest  cart 

Який спосіб (способи?) Візуально пояснити, що таке ANOVA? Будь-які посилання, посилання (R-пакети?) Будуть вітатися.

60 data-visualization  anova  teaching 

У мене є сюжет, який я створюю в ggplot2, щоб узагальнити дані, що складаються з 2-х 4 х 3 даних з ядрами. Мені вдалося зробити панелі для дворівневої змінної за допомогою facet_grid(. ~ Age)та встановити осі x та y за допомогою aes(x=4leveledVariable, y=DV). Я раніше aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)створював сюжет. Це дає …

58 r  data-visualization  ggplot2 

Я читав, що використання шкал журналів під час побудови графіків / графіків є доцільним у певних обставинах, наприклад, вісь y у діаграмі часових рядів. Однак мені не вдалося знайти остаточного пояснення, чому це так, або коли це було б доречно. Будь ласка, майте на увазі, що я не статистик, тому …

57 data-visualization  data-transformation 

Хто-небудь має досвід роботи з програмним забезпеченням (бажано, вільним, бажано з відкритим кодом), яке буде робити зображення даних, нанесених на декартових координатах (стандартний, повсякденний сюжет) та витягувати координати точок, нанесених на графік? По суті, це проблема обміну даними та проблема зворотної візуалізації даних.

56 data-visualization  data-mining  software 

Я читав книгу Тукі «Дослідницький аналіз даних». Написана в 1977 році, книга наголошує на методах паперу / олівця. Чи є більш «сучасний» наступник, який враховує, що ми можемо миттєво побудувати великі набори даних?

52 data-visualization  references  descriptive-statistics  eda 

У мене є дані тесту, які можна було б використовувати для розрізнення нормальних і пухлинних клітин. Згідно кривої ROC, для цієї мети добре виглядає (площа під кривою 0,9): Мої запитання: Як визначити точку відсічення для цього тесту та його довірчий інтервал, коли показання слід оцінювати як неоднозначні? Який найкращий спосіб …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2