«data-transformation» 태그된 질문

이동 평균 데이터에서 데이터 포인트를 추출 할 수 있습니까? 다시 말해, 데이터 집합에 이전 30 개 지점의 이동 평균 만있는 경우 원래 데이터 지점을 추출 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게?

15 data-transformation  average  point-estimation 

정식 상관 분석 (CCA)은 두 데이터 세트의 선형 조합에 대한 일반적인 Pearson 곱-모멘트 상관 (즉, 선형 상관 계수)을 최대화하는 것을 목표로합니다. 이제이 상관 계수가 선형 연관 만 측정한다는 사실을 고려하십시오. 이것이 우리가 예를 들어 Spearman- ρρ\rho 또는 Kendall- ττ\tau (순위) 상관 계수를 사용하는 이유이기도합니다. 변수 사이의 연결. 따라서 CCA의 한 …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

데이터를 제곱근으로 변환하기 위해 내가 생각할 수있는 이유가 있습니까? 내가 항상 관찰하는 것은 R ^ 2가 증가한다는 것입니다. 그러나 이것은 아마도 데이터 중심에 있기 때문일 것입니다! 어떤 생각이라도 감사합니다!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing 

경우 FZFZF_Z CDF, 그것과 같다 FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 )뿐만 아니라 CDF이다. Q : 이것이 표준 결과입니까? Q : 함수를 찾는 좋은 방법이 있는가 ggg 과 X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) 일 FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , 여기서 x≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) 기본적으로, 나는 또 다른 CDF, FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha 있습니다. 일부 축소 된 …

15 data-transformation  cdf  quantile-function 

데이터 세트를 현재 평균 및 표준 편차에서 목표 평균 및 목표 표준 편차로 변환하는 방법을 찾고 있습니다. 기본적으로 분산을 축소 / 확장하고 모든 숫자를 평균으로 스케일링하려고합니다. 표준 편차와 평균에 각각 하나씩 두 개의 선형 변환을 수행하는 것은 효과가 없습니다. 어떤 방법을 사용해야합니까? 데이터 세트의 평균을 0.5로, SD를 0.1667으로 조정할 때 …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

Andy Field의 SPSS를 사용한 통계 발견에서 그는 모든 변수를 변환해야한다고 말합니다. 그러나 간행물 : "지리적 가중 회귀 I : 모델 설계 및 평가를 사용하여 토지 이용과 수질 사이의 공간적으로 다양한 관계를 조사하는 것"은 비정규 변수 만 변형되었다고 구체적으로 언급합니다. 이 분석은 구체적입니까? 예를 들어, 평균을 비교할 때 로그를 원시 데이터와 …

14 normal-distribution  data-transformation 

R의 nnet 패키지를 사용하여 콘도 (개인 프로젝트)의 부동산 가격을 예측하기 위해 ANN을 작성하려고합니다. 나는 이것에 익숙하지 않으며 수학 배경이 없으므로 나와 함께 맨손으로하십시오. 이진 및 연속 입력 변수가 있습니다. 예를 들어 원래 예 / 아니오였던 일부 이진 변수는 신경망에 대해 1/0으로 변환되었습니다. 다른 변수는 다음과 같이 연속적 Sqft입니다. 입력 데이터 …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

변수를 이분법화할 때 프로세스에서 어떤 정보가 손실됩니까? 이분법이 분석에 어떻게 도움이됩니까?

14 regression  data-transformation  binary-data 

전통적으로 혼합 모델을 사용하여 종 방향 데이터, 즉 다음과 같은 데이터를 모델링합니다. id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 우리는 다른 사람에 대한 임의의 가로 채기 또는 …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

밀도 함수 를 갖는 연속 분포 의 엔트로피 는 의 기대 값과 동일하지 않으므로 다음과 같습니다.ffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. 또한 분포가 밀도 갖는 임의의 변수 는 엔트로피 갖는다 고 (이 적분은 가 그러한 값에서 0이 될 수 있기 때문에 에 0이있는 경우에도 잘 정의 됩니다.)XXXfffHf.Hf.H_f.ffflog(f(x))f(x)log⁡(f(x))f(x)\log(f(x))f(x) 되면 및 있는 …

14 distributions  data-transformation  entropy 

범주 형 변수와 연속 변수가 모두 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 범주 형 변수를 각 수준에 대한 이진 변수로 변환하는 것이 좋습니다 (예 : A_level1 : {0,1}, A_level2 : {0,1}). 일부는이 "더미 변수"라고합니다. 그렇게 말하면, 새로운 변수로 전체 데이터 세트를 중앙에 배치하고 스케일링하는 것이 오해의 소지가 있습니까? 마치 변수의 "켜기 …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

분포가 매우 긍정적으로 치우친 변수가 있다고 가정하여 정규 분포의 비대칭 범위 내에 로그를 가져 오기에 충분하지 않습니다. 이 시점에서 내 옵션은 무엇입니까? 변수를 정규 분포로 변환하려면 어떻게해야합니까?

13 data-transformation  skewness 

대략 정규 분포 된 데이터의 경우 상자 그림을 사용하면 특이 치의 존재뿐만 아니라 데이터의 중앙값과 확산을 빠르게 시각화 할 수 있습니다. 그러나 더 두꺼운 꼬리 분포의 경우 특이점이 IQR의 고정 된 요인을 벗어난 것으로 정의되기 때문에 많은 점이 특이 치로 표시되며, 이는 물론 꼬리가 두꺼운 분포에서 훨씬 더 자주 발생합니다. …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

만있는 경우 어떻게 계산할 수 있습니까?V a r ( 1Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) 분포에 대한 정보 가 없으므로 변환 또는 확률 분포를 사용하는 다른 방법을 사용할 수 없습니다 .XXXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

하자 과 같이 매우 짧은 샘플 이는 계산 될 수있다 쌍별 차이 의 차 정적 을 찾는 것 : Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 5 2 1 6 1 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling