Als «normalization» getaggte Fragen

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Normalisierung vor der Kreuzvalidierung

Hat das Normalisieren von Daten (um einen Mittelwert von Null und eine Standardabweichung von Eins zu haben) vor dem Durchführen einer wiederholten Kreuzvalidierung eine negative Konsequenz, wie beispielsweise eine Überanpassung? Hinweis: Dies gilt für eine Situation, in der #cases> total...

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Wie funktioniert die Quantilnormalisierung?

In Genexpressionsstudien mit Microarrays müssen Intensitätsdaten normalisiert werden, damit Intensitäten zwischen Individuen und Genen verglichen werden können. Konzeptionell und algorithmisch funktioniert die "Quantil-Normalisierung" und wie würden Sie dies einem Nicht-Statistiker...

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Ein robustes (nicht parametrisches) Maß wie der Variationskoeffizient - IQR / Median oder eine Alternative?

Für einen bestimmten Datensatz wird der Spread häufig entweder als Standardabweichung oder als IQR (Interquartilbereich) berechnet. Während a standard deviationnormalisiert ist (z-Scores usw.) und somit zum Vergleich der Streuung aus zwei verschiedenen Populationen verwendet werden kann, ist dies...

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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...

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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert

Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...

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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:...