Запитання з тегом «interpretation»

Я беру фіктивні дані про температуру проти продажів морозива і класифікую їх за допомогою K Means (n ​​кластерів = 2), щоб виділити 2 категорії (повністю манекени). Зараз я роблю аналіз основних компонентів за цими даними, і моя мета - зрозуміти, що я бачу. Я знаю, що мета PCA - зменшити …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Існує велика кількість відомих ресурсів, які пропонують поради щодо візуалізації даних. (Напр. Туфте, Стівен Фьюв та ін. , Натан Яу .) Але до яких напрямів можна звернутися, щоб відповісти на такі питання: Чи актуальна критика пиріжкового діаграму на практиці? Невже люди набагато краще інтерпретують лінійну довжину шкали, ніж довжину дуги? …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

У моєму полі звичайний спосіб побудувати парні дані - це серія тонких похилих відрізків ліній, перекриваючи їх медіаною та CI медіани для двох груп: Однак подібний сюжет стає набагато складнішим для читання, оскільки кількість точок даних стає дуже великою (у моєму випадку я маю порядку 10000 пар): Скорочення альфа трохи …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

Я намагаюся зрозуміти результат аналізу основних компонентів, який виконується наступним чином: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 …

9 r  pca  interpretation 

У мене виникають проблеми з інтерпретацією графіків взаємодії, коли існує взаємодія між двома незалежними змінними. Наступні графіки з цього сайту: Тут і - незалежні змінні, а - залежна змінна.AАABБBDVDVDV Питання: Є взаємодія та головний ефект , але немає головного ефектуAАABБB Я можу бачити , що чим вище значення , тим …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

Тож я працюю з логістичними регресійними моделями у Р. Хоча я ще новачок у статистиці, я відчуваю, що до цього часу я трохи розуміюсь щодо регресійних моделей, але все ще є щось, що мене турбує: Дивлячись на пов’язане зображення, ви бачите зведені R друку для прикладу створеної нами моделі. Модель …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Я здійснив як декомпозицію SVD, так і багатовимірне масштабування 6-мірної матриці даних, щоб краще зрозуміти структуру даних. На жаль, усі сингулярні значення мають однаковий порядок, що означає, що розмірність даних дійсно є 6. Однак я хотів би мати можливість інтерпретувати значення сингулярних векторів. Наприклад, перший здається більш-менш рівним у кожному …

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

У Rможна виконати тест Бреуша-язичницький для гетероскедастичності з допомогою ncvTestфункції carпакета. Тест Бройша-Язичника - це тест чи-квадратного тесту. Як інтерпретувати ці результати: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) > ncvTest(lm(x1 ~ x2)) Non-constant Variance Score Test Variance formula: ~ fitted.values …

9 interpretation  heteroscedasticity