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,...
Hier wird die Fehlinterpretation der Annahme der Normalität in der linearen Regression diskutiert (die 'Normalität' bezieht sich eher auf das X und / oder Y als auf die Residuen), und das Poster fragt, ob es möglich ist, nicht normalverteiltes X und Y zu haben und haben noch normalverteilte...
Ich habe einen Zeitreihendatensatz, an den ich ein Hidden Markov Model (HMM) anpasse, um die Anzahl der latenten Zustände in den Daten abzuschätzen. Mein Pseudocode dafür ist der folgende: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states =...
Ich lerne die lineare Regression mithilfe der Einführung in die lineare Regressionsanalyse von Montgomery, Peck und Vining . Ich möchte ein Datenanalyseprojekt auswählen. Ich habe den naiven Gedanken, dass eine lineare Regression nur dann geeignet ist, wenn man vermutet, dass es lineare funktionale...
Angenommen, ich habe eine leptokurtische Variable, die ich in Normalität umwandeln möchte. Welche Transformationen können diese Aufgabe erfüllen? Mir ist durchaus bewusst, dass die Umwandlung von Daten nicht immer wünschenswert ist, aber als akademische Maßnahme möchte ich die Daten in die...
Mein Kollege möchte einige Daten analysieren, nachdem er die Antwortvariable transformiert hat, indem er sie auf die Potenz von (d. ).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Das ist mir unangenehm, aber ich habe Mühe zu erklären, warum. Ich kann mir keine mechanistischen Gründe für diese Transformation...
Ich habe zwei Zufallsvariablen X>0X>0X > 0 und Y>0Y>0Y > 0 . Wenn ich Cov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y), abschätzen kann , wie kann ich Cov ( log ( X ) , log ( Y ) ) abschätzen ?Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
Wahrscheinlich ist dies eine sehr grundlegende Frage, aber ich bin nicht in der Lage, eine solide Antwort darauf zu finden. Ich hoffe hier kann ich. Ich lese gerade Artikel als Vorbereitung für meine eigene Masterarbeit. Derzeit lese ich einen Artikel, der die Beziehung zwischen Tweets und...
Ich dachte, ich hätte dieses Problem verstanden, aber jetzt bin ich mir nicht so sicher und würde es gerne mit anderen klären, bevor ich fortfahre. Ich habe zwei Variablen Xund Y. Yist ein Verhältnis, und es ist nicht durch 0 und 1 begrenzt und ist im Allgemeinen normalverteilt. Xist ein Anteil,...
Wenn man in einem longitudinalen Design auf kontinuierliche, aber verzerrte Ergebnismaße stößt (z. B. mit einem Zwischensubjekteffekt), besteht der übliche Ansatz darin, das Ergebnis in Normalität umzuwandeln. Wenn die Situation extrem ist, wie beispielsweise bei abgeschnittenen Beobachtungen, kann...
Ich bin gespannt, ob es eine Transformation gibt, die den Versatz einer Zufallsvariablen verändert, ohne die Kurtosis zu beeinflussen. Dies wäre analog dazu, wie eine affine Transformation eines RV den Mittelwert und die Varianz beeinflusst, nicht jedoch den Versatz und die Kurtosis (teilweise,...
Nachdem ich auf diese Diskussion gestoßen bin, stelle ich die Frage nach den Konventionen für rücktransformierte Konfidenzintervalle. Gemäß diesem Artikel beträgt der rücktransformierte CI der nominalen Abdeckung für den Mittelwert einer logarithmisch normalen Zufallsvariablen:...
Hintergrund Ich führe eine Metaanalyse durch, die zuvor veröffentlichte Daten enthält. Oft werden Unterschiede zwischen Behandlungen mit P-Werten, niedrigstwertigen Unterschieden (LSD) und anderen Statistiken angegeben, liefern jedoch keine direkte Schätzung der Varianz. Im Kontext des von mir...
Ich habe große Umfragedaten, eine binäre Ergebnisvariable und viele erklärende Variablen, einschließlich binärer und kontinuierlicher. Ich baue Modellsätze (experimentiere sowohl mit GLM als auch mit gemischtem GLM) und verwende informationstheoretische Ansätze, um das Topmodell auszuwählen. Ich...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 7 Jahren . Ich möchte eine Faktorvariable...
Ich möchte Daten mit Proportionen zwischen drei verschiedenen Gruppen vergleichen, z. ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Nach Wharton und Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) dachte ich, ich würde sehen, ob diese Daten besser mit einem transformierten Logit behandelt...
Ich versuche derzeit, Verstöße gegen ANOVA-Annahmen zu beheben. Ich habe Shapiro-Wilk verwendet, um die Normalität zu testen, und mich sowohl mit dem Levene-Test als auch mit dem Bartlett-Test der Varianzgleichheit beschäftigt. Ich habe seitdem meine Daten protokolliert, um zu versuchen, die...
Grundproblem Hier ist mein grundlegendes Problem: Ich versuche, einen Datensatz zu gruppieren, der einige sehr verzerrte Variablen mit Zählungen enthält. Die Variablen enthalten viele Nullen und sind daher für mein Clustering-Verfahren - das wahrscheinlich ein k-means-Algorithmus ist - nicht sehr...