Wie in diesem Kurshandbuch (Seite 1) erläutert , kann ein lineares Modell in folgender Form geschrieben werden: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, Dabei ist die Antwortvariable und die erklärende Variable .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Mit dem...
Ich folge hier einem Tutorial: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ um ein besseres Verständnis von PCA zu erlangen. Das Lernprogramm verwendet das Iris-Dataset und wendet eine Protokolltransformation vor PCA an: Beachten Sie, dass wir im folgenden Code eine...
Ich mache eine lineare Regression mit einer transformierten abhängigen Variablen. Die folgende Transformation wurde durchgeführt, damit die Annahme der Normalität der Residuen gelten würde. Die nicht transformierte abhängige Variable war negativ verzerrt, und die folgende Transformation hat sie...
Ist es möglich, Datenpunkte aus gleitenden Durchschnittsdaten zu extrahieren? Mit anderen Worten, wenn ein Datensatz nur einfache gleitende Durchschnitte der vorherigen 30 Punkte enthält, ist es dann möglich, die ursprünglichen Datenpunkte zu extrahieren? Wenn das so ist,
Gibt es irgendeinen Grund dafür, die Daten mit einer Quadratwurzel zu transformieren? Ich meine, was ich immer beobachte, ist, dass die R ^ 2 zunimmt. Aber das liegt wahrscheinlich nur an der Zentrierung der Daten! Jeder Gedanke wird
Die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) zielt darauf ab, die übliche Pearson-Produkt-Moment-Korrelation (dh den linearen Korrelationskoeffizienten) der linearen Kombinationen der beiden Datensätze zu maximieren. Betrachten wir nun die Tatsache, dass dieser Korrelationskoeffizient nur lineare...
Nachdem ich die Antwort doppelt transformiert hatte, erreichte ich eine starke lineare Beziehung zwischen meiner XXX und YY.Y Variablen. Das Modell war Y∼XY.∼XY\sim X aber ich habe es in verbessertR2von 0,19 auf 0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Offensichtlich habe...
Ich verwende das nnet-Paket in R, um zu versuchen, eine ANN zu erstellen, um die Immobilienpreise für Eigentumswohnungen vorherzusagen (persönliches Projekt). Ich bin neu in diesem Bereich und habe keinen mathematischen Hintergrund. Ich habe Eingabevariablen, die sowohl binär als auch stetig sind....
Welche Informationen gehen bei der Dichotomisierung von Variablen verloren? Wie hilft eine Dichotomisierung bei den
In Andy Fields Discovering Statistics Using SPSS gibt er an, dass alle Variablen transformiert werden müssen. In der Veröffentlichung: "Untersuchung räumlich unterschiedlicher Zusammenhänge zwischen Landnutzung und Wasserqualität mittels geografisch gewichteter Regression I: Modelldesign und...
Ich suche nach einer Methode, um meinen Datensatz von seinem aktuellen Mittelwert und seiner Standardabweichung in einen Zielmittelwert und eine Zielstandardabweichung umzuwandeln. Grundsätzlich möchte ich die Streuung verkleinern / vergrößern und alle Zahlen auf einen Mittelwert skalieren. Es...
Ich habe mit dem folgenden Problem zu kämpfen, das für Statistiker hoffentlich ein leichtes ist (ich bin ein Programmierer, der etwas mit Statistiken zu tun hat). Ich muss die Antworten auf eine Umfrage (für das Management) zusammenfassen. Die Umfrage enthält mehr als 100 Fragen, die in...
Sei so dass für eine sehr kurze Stichprobe wie berechnet werden kann aus dem Auffinden der ten Ordnung statischer paarweiser Differenzen: Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3...
Bei annähernd normal verteilten Daten sind Boxplots eine großartige Möglichkeit, den Median und die Verbreitung der Daten sowie das Vorhandensein von Ausreißern schnell zu visualisieren. Bei stärker schwanzförmigen Verteilungen werden jedoch viele Punkte als Ausreißer angezeigt, da Ausreißer als...
Die Entropie einer stetigen Verteilung mit der Dichtefunktion fff ist definiert als das Negative der Erwartung von und ist daher gleichlog(f),log(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Wir sagen auch, dass jede...
Für einige Messungen werden die Ergebnisse einer Analyse auf der transformierten Skala angemessen dargestellt. In den meisten Fällen ist es jedoch wünschenswert, die Ergebnisse auf der ursprünglichen Messskala darzustellen (ansonsten ist Ihre Arbeit mehr oder weniger wertlos). Beispielsweise tritt...
Angenommen, ich habe eine Variable, deren Verteilung zu einem sehr hohen Grad positiv verzerrt ist, so dass das Aufnehmen des Protokolls nicht ausreicht, um es in den Bereich der Verzerrung für eine Normalverteilung zu bringen. Welche Möglichkeiten habe ich derzeit? Was kann ich tun, um die...
Ich verwende Singular Value Decomposition als Methode zur Reduzierung der Dimensionalität. Bei gegebenen NVektoren der Dimension Dbesteht die Idee darin, die Merkmale in einem transformierten Raum unkorrelierter Dimensionen darzustellen, der die meisten Informationen der Daten in den Eigenvektoren...
Traditionell verwenden wir ein gemischtes Modell, um longitudinale Daten zu modellieren, dh Daten wie: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 Wir können für verschiedene Personen zufällige Abschnitte oder Steigungen annehmen. Die Frage,...
Wenn ich nur Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X) , wie kann ich berechnen Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X})? Ich habe keine Informationen über die Verteilung von XXX , daher kann ich keine Transformation oder andere Methoden verwenden, die die Wahrscheinlichkeitsverteilung von XXX