Запитання з тегом «data-visualization»

Я хотів би поради щодо об'єднання графіків / статистичних даних щодо калібрування після багаторазової імпутації. Налагоджуючи розробку статистичних моделей з метою прогнозування майбутньої події (наприклад, використовуючи дані з лікарняних записів для прогнозування виживання після лікарні або після подій у лікарні), можна уявити, що є дещо до безлічі відомостей. Множинна імпутація …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Примітка: зараз додається 50 балів вихідних даних. Я хочу відобразити, скільки я проробив, і скільки сторінок я закінчив протягом тижня, розбиваючись по днях, і я зробив так, як показано нижче: У мене люди говорили, що вони не можуть зрозуміти графіки, але я не маю уявлення, як ще я можу їх …

15 data-visualization 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я новачок у glmnetпакеті, і досі не знаю, як інтерпретувати результати. Може хто-небудь, будь ласка, допоможе мені прочитати наступний сюжетний сюжет? Графік отримували, виконавши наступне: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", label=TRUE) plot(model$glmnet.fit, "lambda", …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Однією з проблем, які у мене завжди були зі змішаними моделями, є розбір даних про візуалізацію даних - такого, який міг би опинитися на папері чи плакаті - як тільки вони отримають результати. Зараз я працюю над моделлю змішаних ефектів Пуассона з формулою, яка виглядає приблизно так: a <- glmer(counts …

15 r  data-visualization  mixed-model 

Я вивчаю курс машинного навчання, а слайди лекцій містять інформацію, що мені суперечить рекомендованій книзі. Проблема полягає в наступному: є три класифікатори: класифікатор A, що забезпечує кращі показники роботи в нижньому діапазоні порогів, класифікатор B, що забезпечує більш високу продуктивність у більш високому діапазоні порогів, класифікатор C, що ми отримуємо, …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Через цей сайт я нещодавно відкрив діаграми Sankey - прекрасний спосіб візуалізації того, що відбувається в традиційній схемі потоків. Ось хороший приклад діаграми Санкі Джорджа М. Уайтсайдса та Джорджа В. Кребтрі , Джерело; Не забувайте про довгострокові фундаментальні дослідження в галузі енергетики , наука 9 лютого 2007: Вип. 315. ні. …

15 r  data-visualization  sankey-diagram 

Заблокований . Це запитання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. У мене такий графік: R код для його генерації: DF <- data.frame(date = as.Date(runif(100, 0, 800),origin="2005-01-01"), outcome = rbinom(100, 1, 0.1)) DF <- DF[order(DF$DateVariable),] #Sort by …

15 r  data-visualization  ggplot2 

Нещодавно я провів аналіз впливу репутації на рекламних рефератах (див. Допис у блозі ), а згодом у мене виникло кілька питань щодо можливо більш просвічуючого (або більш підходящого) аналізу та графіки. Отож кілька запитань (і сміливо відповідайте на когось, зокрема, ігноруйте інших): У своєму втіленні я не мав на увазі …

15 data-visualization  large-data  fixed-effects-model 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 5 місяців тому . При побудові графіки коробки з пітон-матплотлібом рядки на півдорозі ділянки є медіаною розподілу. Чи є можливість замість цього рядка в середньому. Або …

15 data-visualization  python  matplotlib  boxplot 

Я працюю над проектом, який включає 14 змінних та 345 000 спостережень за даними про житло (такі речі, як рік побудови, квадратні метри, продана ціна, графство проживання тощо). Мене хвилює намагання знайти хороші графічні прийоми та бібліотеки R, які містять приємні методики побудови графіків. Я вже бачу, що в ggplot …

15 r  data-visualization  large-data  eda 

У моєму дослідженні популярним способом відображення даних є використання комбінації діаграми з "ручками". Наприклад, "Ручки" чергуються між стандартними помилками та стандартними відхиленнями залежно від автора. Зазвичай розміри вибірки для кожного «бруска» досить невеликі - близько шести. Ці сюжети здаються особливо популярними в біологічних науках - див. Перші приклади BMC Biology, …

15 data-visualization 

У мене є лінійна модель з приблизно 6 провісниками, і я буду представляти оцінки, значення F, значення p тощо. Однак мені було цікаво, що було б найкращим візуальним сюжетом для представлення індивідуального ефекту одного прогноктора змінна відповідь? Діаграма розкиду? Умовна ділянка? Ефекти сюжету? тощо? Як би я трактував цей сюжет? …

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

Я спробував згрупувати набір даних (набір знаків) і отримав 2 кластери. Я хотів би це графічно представити. Трохи розгублений у поданні, оскільки у мене немає координат (x, y). Також шукає функцію MATLAB / Python для цього. EDIT Я думаю, що розміщення даних робить питання зрозумілішим. У мене є два кластери, …

15 clustering  data-visualization  python