Als «logarithm» getaggte Fragen

Der Logarithmus einer Zahl ist die Potenz, auf die die Basis angehoben werden muss, um die Zahl zu erhalten.

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Wann (und warum) sollten Sie das Protokoll einer Verteilung (von Zahlen) aufnehmen?
Angenommen, ich habe einige historische Daten, z. B. vergangene Aktienkurse, Flugpreisschwankungen, vergangene Finanzdaten des Unternehmens ... Jetzt kommt jemand (oder eine Formel) und sagt "Lass uns das Protokoll der Distribution nehmen / benutzen" und hier ist, wohin ich gehe WARUM ? Fragen: WARUM sollte man überhaupt das Verteilungsprotokoll führen? WAS …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Was sind Alternativen zu gebrochenen Achsen?
Benutzer sind häufig versucht, Achsenwerte zu unterbrechen, um Daten unterschiedlicher Größenordnungen in demselben Diagramm darzustellen (siehe hier ). Dies mag zwar praktisch sein, ist jedoch nicht immer die bevorzugte Art der Anzeige der Daten (kann bestenfalls irreführend sein). Was sind alternative Möglichkeiten zur Anzeige von Daten, die sich in mehreren …
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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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Schiefe des Logarithmus einer Gamma-Zufallsvariablen
Betrachte die Gamma-Zufallsvariable . Es gibt übersichtliche Formeln für Mittelwert, Varianz und Schiefe:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Schiefe⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Betrachten Sie nun eine logarithmisch transformierte Zufallsvariable . Wikipedia gibt Formeln für den Mittelwert und die Varianz an:Y=log(X)Y.=Log⁡(X)Y=\log(X) E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y.]=ψ(α)+Log⁡(θ)Var⁡[Y.]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} über Digamma- und Trigammafunktionen, die als …
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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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Wie wandle ich negative Werte in Logarithmen um?
Ich würde gerne wissen, wie man negative Werte umwandelt Log(), da ich heteroskedastische Daten habe. Ich habe gelesen, dass es mit der Formel funktioniert, Log(x+1)aber dies funktioniert nicht mit meiner Datenbank und ich erhalte weiterhin NaNs als Ergebnis. Ich erhalte zB die folgende Warnmeldung (ich habe meine Datenbank nicht vollständig …
12 r  logarithm 
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Binäre Modelle (Probit und Logit) mit einem logarithmischen Offset
Hat jemand eine Ableitung, wie ein Offset in binären Modellen wie probit und logit funktioniert? Bei meinem Problem kann das Nachverfolgungsfenster unterschiedlich lang sein. Angenommen, die Patienten erhalten zur Behandlung eine prophylaktische Spritze. Die Aufnahme erfolgt zu unterschiedlichen Zeiten. Wenn das Ergebnis also ein binärer Indikator dafür ist, ob es …
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Sind logarithmische Differenzzeitreihenmodelle besser als Wachstumsraten?
Oft sehe ich Autoren, die ein "Log-Differenz" -Modell schätzen, z log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Ich bin einverstanden dies angemessen ist , in Beziehung auf eine prozentuale Änderung der während ist .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Aber der logarithmische Unterschied ist eine Annäherung, und es scheint, dass man ein …
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