Als «data-visualization» getaggte Fragen

Erstellen aussagekräftiger und nützlicher grafischer Darstellungen von Daten. (Wenn es bei Ihrer Frage nur darum geht, wie bestimmte Software einen bestimmten Effekt erzeugt, ist sie hier wahrscheinlich nicht thematisch.)

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Graphentheorie - Analyse und Visualisierung
Ich bin nicht sicher, ob das Thema in das CrossValidated-Interesse eintritt. Du wirst es mir sagen. Ich muss einen Graphen studieren (aus der Graphentheorie ) dh. Ich habe eine bestimmte Anzahl von Punkten, die verbunden sind. Ich habe eine Tabelle mit allen Punkten und den Punkten, von denen jeder abhängig …
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Wie können Sie die Beziehung zwischen 3 kategorialen Variablen visualisieren?
Ich habe einen Datensatz mit drei kategorialen Variablen und möchte die Beziehung zwischen allen drei Variablen in einem Diagramm visualisieren. Irgendwelche Ideen? Derzeit verwende ich die folgenden drei Grafiken: Jedes Diagramm ist für eine Grundlinien-Depression (Mild, Moderat, Schwerwiegend). Dann betrachte ich in jedem Diagramm die Beziehung zwischen Behandlung (0,1) und …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Software für einfache und dennoch robuste Datenexploration
Bei meinen Versuchen, das Chaos in der Tabellenkalkulation zu bekämpfen, bin ich oft evangelisch, wenn ich auf robustere Tools wie echte Statistiksoftware (R, Stata und dergleichen) dränge. Vor kurzem wurde ich in dieser Hinsicht von jemandem herausgefordert, der mit Nachdruck erklärte, dass er das Programmieren einfach nicht lernen werde. Ich …
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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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Was sind einige Alternativen zu einem Boxplot?
Ich arbeite an der Erstellung einer Website, auf der die Volkszählungsdaten für ein vom Benutzer ausgewähltes Polygon angezeigt werden und die Verteilung der verschiedenen Parameter grafisch dargestellt werden soll (ein Diagramm pro Parameter). Die Daten haben normalerweise die folgenden Eigenschaften: Die Stichprobengröße ist in der Regel groß (etwa 10.000 Datenpunkte). …
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Was ist die Geschichte der Box-Plots und wie hat sich das Design von „Box and Whiskers“ entwickelt?
Viele Quellen datieren das klassische „Box - Plot“ Design John Tukey und seine „schematische Handlung“ von 1970. Das Design relativ statisch geblieben zu sein scheint seither mit Edward Tufte des abgespeckte Version des Box - Plot Fehlern zu fangen, während Geigenhandlungen - obwohl eine informativere Variante der Boxhandlung - sind …
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Gibt es Versionen von t-SNE für das Streaming von Daten?
Mein Verständnis von t-SNE und der Barnes-Hut-Näherung ist, dass alle Datenpunkte erforderlich sind, damit alle Kraftwechselwirkungen gleichzeitig berechnet werden können und jeder Punkt in der 2d-Karte (oder der Karte mit der niedrigeren Dimension) angepasst werden kann. Gibt es Versionen von t-sne, die effizient mit Streaming-Daten umgehen können? Wenn also meine …
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Wie kann ich der Position von geom_point in ggplot2 ausweichen?
Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich verwende ggplot2 in R, um Diagramme wie die folgenden zu erstellen: Die Fehlerbalken überlappen sich und sehen sehr unordentlich aus. …
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Wie lässt sich die Beziehung zwischen diskreten und kontinuierlichen Variablen am besten veranschaulichen?
Was ist der beste Weg, um eine Beziehung zwischen: kontinuierliche und diskrete Variable, zwei diskrete Variablen? Bisher habe ich Streudiagramme verwendet, um die Beziehung zwischen kontinuierlichen Variablen zu untersuchen. Bei diskreten Variablen werden die Datenpunkte jedoch in bestimmten Intervallen kumuliert. Somit könnte die Linie der besten Anpassung vorgespannt sein.
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