Als «data-transformation» getaggte Fragen

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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle

Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography
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Box Cox Transformationen zur Regression

Ich versuche, ein lineares Modell mit nur einem Prädiktor (z. B. (x, y)) an einige Daten anzupassen. Die Daten sind so, dass für kleine Werte von x die y-Werte eine enge Anpassung an eine gerade Linie ergeben. Wenn jedoch die x-Werte zunehmen, werden die y-Werte flüchtiger. Hier ist ein Beispiel...

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Finden der Verteilung einer Statistik

Studieren für einen Test. Konnte diesen nicht beantworten. Sei iid N ( 0 , 1 ) Zufallsvariablen. DefinierenX.1 , ich, X.2 , ich, X.3 , ich, i = 1 , … , nX.1,ich,X.2,ich,X.3,ich,ich=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nN.( 0 , 1 )N.(0,1)\mathcal{N}(0,1) W.ich= ( X.1 , ich+ X.2 , ichX.3 , ich)...

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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Warum sollte

Beide Antworten in diesen Threads, eins und zwei, behaupten, dass transformiert werden sollte, bevor eine andere Transformation auf die Prädiktoren angewendet wird. In der Tat konzentriert sich das Weisberg- Kapitel über Transformationen mehr auf DV als auf Prädiktoren, ebenso wie die Handbuchseite...

regression data-transformation
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

normal-distribution data-transformation logistic generalized-linear-model ridge-regression t-test wilcoxon-signed-rank paired-data naive-bayes distributions logistic goodness-of-fit time-series eviews ecm panel-data reliability psychometrics validity cronbachs-alpha self-study random-variable expected-value median regression self-study multiple-regression linear-model forecasting prediction-interval normal-distribution excel bayesian multivariate-analysis modeling predictive-models canonical-correlation rbm time-series machine-learning neural-networks fishers-exact factorisation-theorem svm prediction linear reinforcement-learning cdf probability-inequalities ecdf time-series kalman-filter state-space-models dynamic-regression index-decomposition sampling stratification cluster-sample survey-sampling distributions maximum-likelihood gamma-distribution