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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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 des R-Car-Pakets powerTransform ().Y.YY Wir wissen jedoch, dass …
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Verwendung selbstorganisierender Karten zur Reduzierung der Dimensionalität
In den letzten Tagen habe ich einige Untersuchungen zu selbstorganisierenden Karten für ein Projekt in der Schule durchgeführt. Ich habe verstanden, dass selbstorganisierende Karten verwendet werden können, um die Dimensionalität Ihrer Daten zu verringern. Ich verstehe jedoch nicht, wie das funktioniert. Angenommen, Sie haben ein 10x10-Netzwerk von Neuronen in einem …
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Wie finde ich eine geeignete Assoziation von Farbe mit Datenwert in einer Visualisierung?
Ich arbeite an einem Softwareprojekt, bei dem ein Visualizer für Hochwassersimulationen erstellt wird. Im Rahmen dieses Projekts habe ich einen Wassergradienten erstellt, der die Wassertiefe an bestimmten Punkten anzeigt. Um festzulegen, welche Werte welche Farben darstellen, gehe ich die Daten durch und erhalte die minimalen und maximalen Werte, die auftreten, …
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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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 group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 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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Verhindert die Verwendung der Box-Cox-Transformation für einzelne Datensätze, dass diese Daten vergleichbar sind?
Ich habe die Box-Cox-Transformation verwendet, um Daten für die Eingabe in eine Software zur Analyse ökologischer Nischenfaktoren zu normalisieren, wie von den Softwareentwicklern empfohlen. Mir ist jedoch aufgefallen, dass die Box-Cox-Transformationsmethode (offensichtlich!) Für jede Transformation unterschiedliche Lambda-Werte ausgewählt hat. Zum Beispiel möchte ich den Einfluss der Faktoren A, B und …
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Warum funktioniert meine Replikation von Silver & Dunlap 1987 nicht?
Ich versuche Silver & Dunlap (1987) zu replizieren . Ich vergleiche nur die Mittelungskorrelationen oder die Mittelung der z-Transformationskorrelationen und die Rücktransformation. Ich scheine die Asymmetrie in der Verzerrung, die sie finden, nicht zu replizieren (rücktransformierte zs sind für mich nicht näher am Bevölkerungswert als rs). Irgendwelche Gedanken? Ist es …
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Sind Ökologen die einzigen, die nicht wussten, dass der Arkussinus Asinin ist?
Proportions-, Verhältnis- und Prozentangaben sind in der Ökologie sehr verbreitet (z. B.% der bestäubten Blüten, Verhältnis von Männern zu Frauen,% Mortalität als Reaktion auf eine Behandlung,% der von einem Pflanzenfresser verzehrten Blätter). Kürzlich wurde von einigen angewandten Statistikern in der Zeitschrift Ecology ein Artikel mit dem Titel " Der Arkussinus …
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Wie mache ich eine ANOVA mit Daten, die nach Transformationen noch nicht normal sind?
Ich betrachte den Effekt, den Niederlage und Einschluss verursachende Bedingungen auf subjektive Bewertungen von Niederlage und Einschluss zu drei verschiedenen Zeitpunkten (unter anderem) haben. Die subjektiven Bewertungen sind jedoch nicht normal verteilt. Ich habe mehrere Transformationen durchgeführt und die Squareroot-Transformation scheint am besten zu funktionieren. Es gibt jedoch noch einige …
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Wie ist die Box-Cox-Transformation gültig?
Die Box-Cox-Transformation wandelt unsere Daten in eine Normalverteilung um. Wie ist das überhaupt eine richtige Technik? Was wäre, wenn unsere Daten nicht aus einer Normalverteilung stammen würden? Wie könnte jemand die Box-Cox-Transformation einfach blind anwenden? Um es noch einmal auszudrücken: Warum die Box-Cox-Transformation anwenden, wenn unsere Daten nicht normal verteilt …
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