Als «data-transformation» getaggte Fragen

Mathematische, oft nichtlineare Reexpression von Datenwerten. Daten werden häufig transformiert, um entweder die Annahmen eines statistischen Modells zu erfüllen oder um die Ergebnisse einer Analyse besser interpretierbar zu machen.

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Wahl der Methode der saisonalen Zersetzung
Die saisonale Anpassung ist ein entscheidender Schritt, um die Daten für die weitere Forschung aufzubereiten. Forscher haben jedoch eine Reihe von Optionen für die trendzyklus-saisonale Zerlegung. Die gebräuchlichste rivalisierenden saisonaler Zersetzungsverfahren (durch die Anzahl der Zitate in empirischer Literatur Beurteilung) sind X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Sitze (beide in realisiert …
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Von der Gleichverteilung zur Exponentialverteilung und umgekehrt
Dies ist wahrscheinlich eine triviale Frage, aber meine Suche war bisher erfolglos, einschließlich dieses Wikipedia-Artikels und des Dokuments "Compendium of Distributions" . Wenn eine gleichmäßige Verteilung hat, bedeutet dies, dass einer Exponentialverteilung folgt?e XXXXeXeXe^X Wenn einer Exponentialverteilung folgt, heißt das dann, dass einer gleichmäßigen Verteilung folgt?l n ( Y )Y.Y.Yl …
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Ist eine Protokolltransformation eine gültige Technik zum Testen nicht normaler Daten?
Bei der Durchsicht einer Arbeit gaben die Autoren an, "Kontinuierliche Ergebnisvariablen mit einer verzerrten Verteilung wurden unter Verwendung der natürlichen Logarithmen transformiert, bevor t-Tests durchgeführt wurden, um die vorausgesetzten Normalitätsannahmen zu erfüllen." Ist dies eine akzeptable Methode, um nicht normale Daten zu analysieren, insbesondere wenn die zugrunde liegende Verteilung nicht …
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Was ist der Grund, warum die Protokolltransformation bei rechtsseitigen Verteilungen verwendet wird?
Das habe ich mal gehört Die log-Transformation ist die beliebteste für rechtsgerichtete Verteilungen in der linearen oder quantilen Regression Ich würde gerne wissen, ob dieser Aussage ein Grund zugrunde liegt. Warum eignet sich die Protokollumwandlung für eine Verteilung mit einem rechten Versatz? Wie wäre es mit einer linksgerichteten Verteilung?
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Was bedeutet „Normalisierung“ und wie kann überprüft werden, ob eine Stichprobe oder eine Verteilung normalisiert ist?
Ich habe eine Frage, in der nachgefragt wird, ob die Gleichverteilung ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) normalisiert ist. Was bedeutet es für eine Distribution, normalisiert zu werden? Und zweitens, wie können wir überprüfen, ob eine Distribution normalisiert ist oder nicht? Ich verstehe, dass wir unter normalisierte Daten erhalten , aber hier …
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Durchführen einer Transformation des isometrischen Log-Verhältnisses
Ich habe Daten zum Bewegungsverhalten (Schlafenszeit, Bewegungsmangel und körperliche Aktivität), die sich auf ungefähr 24 belaufen (wie in Stunden pro Tag). Ich möchte eine Variable erstellen, die die relative Zeit erfasst, die für jedes dieser Verhalten aufgewendet wurde. Mir wurde mitgeteilt, dass eine Transformation des isometrischen Log-Verhältnisses dies bewirken würde. …
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Warum sollten die Daten protokolliert werden, bevor eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt wird?
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 Protokolltransformation auf die kontinuierlichen Variablen anwenden, wie in [1] vorgeschlagen, centerund im Aufruf zum Standardisieren der …
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Rücktransformation von Regressionskoeffizienten
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 nahezu normalisiert: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} wobei YorigYorigY_{orig} ist die abhängige Variable auf dem Originalmaßstab. …
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Warum unterscheidet sich GLM von einem LM mit transformierter Variable?
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 Ziel, Testannahmen zu erfüllen, kann man häufig die Antwortvariable transformieren. …
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Herleitung der Normalisierungstransformation für GLMs
\newcommand{\E}{\mathbb{E}} Wie lautet die -Normalisierungstransformation für die Exponentialfamilie? abgeleitet? A ( ⋅ ) = ∫ d uV 1 / 3 ( μ )A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} Genauer gesagt : Ich habe versucht, der Taylor-Erweiterungsskizze auf Seite 3, Folie 1, zu folgen, habe aber mehrere Fragen. Mit aus einer Exponentialfamilie, Transformation und …
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Zu vermeidende Fallstricke bei der Transformation von Daten?
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 mich in dieser Beziehung anständig operieren lassen. Kann jemand die Fallstricke diskutieren, die …
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