Ich habe eine zufällige logistische Intercept-Regression (aufgrund wiederholter Messungen) und möchte einige Diagnosen durchführen, insbesondere in Bezug auf Ausreißer und einflussreiche Beobachtungen. Ich habe mir die Residuen angesehen, um festzustellen, ob es Beobachtungen gibt, die auffallen....
Ich möchte automatisch segmentierte Mikroskopbilder als Teil einer Bildgebungspipeline mit hohem Durchsatz verarbeiten, um fehlerhafte Bilder und / oder fehlerhafte Segmentierungen zu erkennen. Es gibt eine Vielzahl von Parametern, die für jedes Rohbild und jede Segmentierung berechnet werden...
Ich versuche einen Weg zu finden, um Ausreißer zu korrigieren, sobald ich sie in Zeitreihendaten finde / erkenne. Einige Methoden, wie nnetar in R, geben einige Fehler für Zeitreihen mit großen / großen Ausreißern. Ich habe es bereits geschafft, die fehlenden Werte zu korrigieren, aber Ausreißer...
Ich bin auf den Begriff Inlier in der LOF-Kennzahl (Local Outlier Factor) gestoßen. Ich bin mit dem Begriff Ausreißer vertraut (im Grunde genommen Liers - Instanzen, die sich nicht wie die übrigen Instanzen verhalten). Was bedeutet "Lieferanten" im Zusammenhang mit der Erkennung von Anomalien? und...
Zunächst sollte ich angeben, dass ich auf dieser Website nach der Antwort gesucht habe. Entweder habe ich keine Frage gefunden, die meine Frage beantwortet hat, oder mein Wissensstand ist so niedrig, dass ich nicht bemerkt habe, dass ich die Antwort bereits gelesen habe. Ich studiere für die AP...
Diese Frage beschreibt den grundlegenden Unterschied zwischen einem einheitlichen und einem ungleichmäßigen Histogramm. In dieser Frage wird die Faustregel für die Auswahl der Anzahl der Fächer eines einheitlichen Histogramms erörtert, mit der (in gewissem Sinne) der Grad optimiert wird, in dem das...
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO)...
Kontext: Ich entwickle ein System, das klinische Daten analysiert, um unplausible Daten herauszufiltern, bei denen es sich möglicherweise um Tippfehler handelt. Was ich bisher gemacht habe: Um die Plausibilität zu quantifizieren, habe ich bisher versucht, die Daten zu normalisieren und dann einen...
Ich untersuche das Zusammenspiel zweier Variablen ( und ). Zwischen diesen Variablen besteht eine große lineare Korrelation mit . Aus der Natur des Problems kann ich nichts über die Ursache sagen (ob verursacht oder umgekehrt). Ich möchte Abweichungen von der Regressionslinie untersuchen, um...
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...
Ich habe viele Artikel gelesen, in denen k-means mit vielen Datensätzen getestet wird, die normalerweise nicht wie der Iris-Datensatz verteilt sind, und um gute Ergebnisse zu erzielen. Da ich verstehe, dass k-means für normalverteilte Daten ist, warum wird k-means für nicht normalverteilte Daten...
Ich bin auf diesen Satz gestoßen, als ich einen Artikel auf sciencemag.org gelesen habe . Am Ende wurden nur Antworten von 7600 Forschern aus 12 Ländern berücksichtigt, da die verbleibenden Daten nicht als statistisch signifikant angesehen wurden. Ist dies ein angemessener Weg, um Forschung zu...
Ich habe einige Ausreißer in meinen Daten und wollte sie ausschließen, um zu sehen, ob dies die Ergebnisse ändert. Auf wie viele Ausreißer sollte man sich Ihrer Meinung nach maximal beschränken? Vielen Dank!
Der Korrelationskoeffizient ist: r =∑k(xk- -x¯) (yk- -yk¯)sxsyn - 1r=∑k(xk- -x¯)(yk- -yk¯)sxsyn- -1 r = \frac{\sum_k \frac{(x_k - \bar{x}) (y_k - \bar{y_k})}{s_x s_y}}{n-1} Der Stichprobenmittelwert und die Standardabweichung der Stichprobe sind empfindlich gegenüber Ausreißern. Auch der...
Ich habe eine Reihe dreidimensionaler Daten und versuche, mithilfe der lokalen Ausreißerfaktoranalyse die eindeutigsten oder seltsamsten Werte zu identifizieren. Wie entscheidet man den k-Wert für die LOF-Analyse? Ich verstehe, was der k-Wert bestimmt, und bin daher nicht überrascht, dass ich mit...
Ich habe einen Datensatz mit allen Anrufen bei einem Rettungsdienst und den Reaktionszeiten der Krankenwagenabteilung. Sie gaben zu, dass es einige Fehler bei den Antwortzeiten gibt, da es Fälle gibt, in denen sie nicht mit der Aufnahme begonnen haben (der Wert ist also 0) oder in denen sie die Uhr...
Mein Ziel ist es, Netzwerkprotokolle (z. B. Apache, Syslog, Active Directory-Sicherheitsüberwachung usw.) mithilfe von Clustering / Anomalieerkennung für Intrusion Detection-Zwecke zu analysieren. Aus den Protokollen habe ich viele Textfelder wie IP-Adresse, Benutzername, Hostname, Zielport,...
Ich habe einige Vorhersagemodelle, deren Leistung ich zurücktesten möchte (dh ich nehme meinen Datensatz, spule ihn zu einem früheren Zeitpunkt zurück und sehe, wie sich das Modell prospektiv entwickelt hätte). Das Problem ist, dass einige meiner Modelle über einen interaktiven Prozess erstellt...
Ich habe das ARIMA (5,1,2) -Modell mit der auto.arima()Funktion in R angepasst und anhand der Reihenfolge können wir sagen, dass dies kein bestes Modell für die Prognose ist. Wenn in der Datenreihe Ausreißer vorhanden sind, wie kann ein Modell an solche Daten angepasst
Ich habe monatliche Daten von 1993 bis 2015 und möchte diese Daten prognostizieren. Ich habe das tsoutliers-Paket verwendet, um die Ausreißer zu erkennen, aber ich weiß nicht, wie ich mit meinen Daten weiter prognostizieren soll. Das ist mein