«data-visualization» 태그된 질문

데이터의 의미 있고 유용한 그래픽 표현 구성. (귀하의 질문이 특정 효과를 내기 위해 특정 소프트웨어를 얻는 방법에 관한 것이라면 여기서 다루지 않을 것입니다.)

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트리밍 백분율 대 트리밍 평균의 플롯을 어떻게 해석 할 수 있습니까?
숙제 질문의 일부로, 가장 작고 큰 관측을 삭제하여 데이터 집합에 대한 트림 평균을 계산하고 결과를 해석하라는 요청을 받았습니다. 트리밍 된 평균은 트리밍되지 않은 평균보다 낮았습니다. 내 해석은 기본 분포가 긍정적으로 비뚤어져 있기 때문에 왼쪽 꼬리가 오른쪽 꼬리보다 밀도가 높기 때문입니다. 이 왜도의 결과로 높은 데이텀을 제거하면 낮은 데이텀을 제거하는 것보다 …
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이산 데이터에 선 그림을 사용하는 것이 잘못 되었습니까?
나는 종종 개별 데이터 세트를 선 플롯으로 표시하는 것을 보았지만, 선이 측정 간격 사이의 지점에서 값을 유추하여 개별 데이터 세트에 의미가없는 것으로 나타났습니다. 따라서 이산 데이터에 선 그림을 사용하는 것이 잘못 되었습니까? 예를 들어, 두 개의 시계열 데이터 세트를 사용하십시오. 하나는 연속 (내 무게는 매일 아침 측정)과 하나는 분리합니다 (하루에 …
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QQ 플롯이 히스토그램과 일치하지 않습니다
히스토그램, 커널 밀도 및 재정 로그 수익률의 정규 분포가 손실로 바뀌고 (표지가 변경됨) 이러한 데이터의 일반적인 QQ 플롯이 있습니다. QQ 플롯은 꼬리가 올바르게 장착되지 않았 음을 명확하게 보여줍니다. 그러나 히스토그램과 적합 정규 분포 (파란색)를 보면 0.0 정도의 값도 올바르게 피팅되지 않습니다. 따라서 QQ 플롯은 꼬리 만 제대로 적합하지 않지만 전체 …
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여러 예측 변수가있는 로짓 모형에 대한 확률 곡선 그래프
다음과 같은 확률 함수가 있습니다. Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} 어디 z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. 내 모델은 다음과 같습니다 Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} 이것은 아래와 같은 확률 곡선을 통해 시각화됩니다. 원래 회귀 방정식에 몇 가지 변수를 추가하는 것을 고려하고 있습니다. 모델에 성별 …
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R-자유도에서 PROC Mixed과 lme / lmer의 차이점
참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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로지스틱 Quantile 회귀 분석 – 결과를 가장 잘 전달하는 방법
이전 글 에서 EQ-5D 점수 를 다루는 방법에 대해 궁금했습니다 . 최근에 Bottai와 McKeown 이 제안한 로지스틱 Quantile 회귀 분석을 통해 우연한 결과를 다루는 우아한 방법을 소개했습니다. 공식은 간단합니다. logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) log (0) 및 0으로 나누지 않도록 범위를 작은 값인 확장하십시오 . 이것은 점수의 경계를 존중하는 환경을 제공합니다.ϵϵ\epsilon 문제는 모든 가 …
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멋진 그래프를 자동으로 만들려면 어떻게해야합니까?
예 : 이 페이지 http://store.steampowered.com/hwsurvey 와 같은 이 작업을 수행 할 수있는 기성품 소프트웨어가 있습니까? 또는 비슷한 기능을하는 다른 소프트웨어에 대한 권장 사항이 있습니까? 나는 이것이 실제로 통계 질문이 아니라는 것을 알고 있지만 효과적이기 위해서는 데이터가 깔끔하고 매력적인 방식으로 제시되어야한다고 생각합니다. 업데이트 (29/12/11) : 이 질문에 대한 모든 답변에 감사드립니다. …
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R에서 그래프에 여러 개의 바 플로트 그리기 [닫기]
닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 3 년 전 . R의 단일 그래프에 네 개의 막대 그래프를 플로팅하고 싶습니다. 다음 코드를 사용했습니다. 여기서 범례를 그래프 위에 유지하는 방법, 특히 범례는 2 ~ 3 …
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순위 데이터 (Spearman correlation)에 대한 회귀선을 그리는 것이 "괜찮아"입니까?
Spearman 상관 관계를 계산 한 데이터가 있으며이를 게시 용으로 시각화하려고합니다. 종속 변수는 순위가 매겨지고 독립 변수는 순위가 매겨지지 않습니다. 시각화하려는 것은 실제 기울기보다 일반적인 추세이므로 독립성을 평가하고 Spearman 상관 관계 / 회귀를 적용했습니다. 그러나 데이터를 플로팅하고 원고에 삽입하려고 할 때이 웹 사이트 에서이 내용을 우연히 발견했습니다 . Spearman 순위 상관 …
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QQ 플롯 해석
다음 코드 및 출력을 고려하십시오. par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") 로그 노멀에 대한 QQ 플롯은 weibull에 대한 QQ 플롯과 거의 같은 …
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좋은 색 강도 스케일을 만드는 방법은 무엇입니까?
나는 통계에 능숙하지 않지만, 내가 올바른 장소에 왔다고 생각한다. 내 질문은 간단합니다. 내 문제는 작은 나라의 여러 주 인구를 비교하는 것으로 구성되지만 일부 주에는 3000,000 명의 인구와 2,000 명의 인구가 있습니다. 지도에 그림을 칠하고 있으며 색상의 "강도"는 모든 국가의 인구가 전국의 인구와 어떻게 비교되는지에 달려 있습니다. 문제는 많은 인구를 가진 …
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