«data-transformation» 태그된 질문

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

과학 박람회에서 우승자를 계산하는 올바른 방법을 찾는 데 도움이 필요합니다. 나는 통계와 수학에 대한 나의 무지가 아이의 승리 가능성을 방해하고 싶지 않습니다. (많은 장학금 및 고급 혜택). 도움을 주셔서 감사합니다. 먼저 설정 방법에 대한 약간의 배경 지식 : 우리 박람회에는 일반적으로 약 600 개의 학생 프로젝트가 있습니다. 이 프로젝트는 개별 …

9 data-transformation  standard-deviation  rating 

소개 예측 조합에서 인기있는 솔루션 중 하나는 일부 정보 기준의 적용을 기반으로합니다. 예를 들어 모델 대해 추정 된 Akaike 기준 를 하면 와 의 차이 를 와 계산 한 다음 RP_j = e ^ {(AIC ^ *-AIC_j) / 2} 를 다음과 같이 해석 할 수 있습니다. 모델 j 의 상대 …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

선형 회귀를 수행 할 때 더 나은 정규 분포 구조를 얻기 위해 종속 변수에 대한 로그 변환과 같은 변환을 수행하는 것이 종종 유용합니다. 결과의 효과 크기 / 실제 관련성을 더 잘 평가하기 위해 회귀 분석에서 베타를 검사하는 것이 종종 유용합니다. 예를 들어 로그 변환을 사용할 때 효과 크기가 로그 스케일에 …

9 regression  data-transformation  effect-size 

범주 형 데이터를 연속적으로 처리하는 방법에 대한이 질문에 대한 답변 에서 최적의 스케일링이 언급되었습니다. 이 방법은 어떻게 작동하며 어떻게 적용됩니까?

9 categorical-data  data-transformation  optimal-scaling 

자연에서 발생하는 많은 양이 정상적으로 분포된다고 들었습니다. 이것은 일반적으로 중앙 한계 정리를 사용하여 정당화됩니다. 즉, 많은 수의 iid 랜덤 변수를 평균화하면 정규 분포를 얻습니다. 따라서, 예를 들어, 다수의 유전자의 부가 효과에 의해 결정되는 형질은 유전자 값이 대략 iid 랜덤 변수와 유사하게 행동 할 수 있기 때문에 대략 정규 분포 될 …

9 data-transformation  normality-assumption