«data-visualization» 태그된 질문

50 샘플의 데이터 세트가 있습니다. 각 샘플은 11 개의 상관 관계가있는 부울 피처로 구성됩니다. 2D 플롯에서 이러한 샘플을 시각화하고 50 개의 샘플 중 클러스터 / 그룹이 있는지 조사하고 싶습니다. 나는 다음 두 가지 접근법을 시도했다. (a) 50x11 매트릭스에서 PCA를 실행하고 처음 두 주요 구성 요소를 선택하십시오. 데이터를 2D 플롯에 투영하고 …

10 clustering  data-visualization  pca  k-means  spectral-analysis 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

데이터 세트의 히스토그램에 대해 적절한 수의 구간 (빈) 을 선택하는 방법을 설명하는 여러 기사와 발췌문을 읽었 지만 포인트 수를 기준으로 최대 간격 이 어려운지 궁금합니다 . 데이터 세트 또는 다른 기준. 배경 : 내가 묻는 이유는 연구 논문의 절차에 따라 소프트웨어를 작성하려고하기 때문입니다. 절차의 한 단계는 데이터 세트에서 여러 히스토그램을 …

10 distributions  data-visualization  histogram 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

잠김 . 이 질문과 그 답변은 주제를 벗어난 것이지만 역사적 의미가 있기 때문에 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. R (CVS 파일에서 읽음)로 이러한 데이터에 대한 막대도를 만들고 싶습니다. Experiment_Name MetricA MetricB Just_X 2 10 Just_X_and_Y 3 20 다음 다이어그램을 갖습니다. 나는 초보자이며 시작하는 방법조차 모른다.

9 r  data-visualization  barplot 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

수위와 속도 대 시간과 같은 많은 시계열 데이터가 있습니다. 유압 모델 시뮬레이션의 출력입니다. 모델이 예상대로 작동하는지 확인하기위한 검토 프로세스의 일부로, 데이터에 "흔들림"이 없도록 각 시계열을 플로팅해야합니다 (아래의 작은 흔들림 참조). 모델링 소프트웨어의 UI를 사용하는 것은이 데이터를 확인하는 매우 느리고 힘든 방법입니다. 따라서 짧은 VBA 매크로를 작성하여 결과를 포함하여 모델의 다양한 …

9 time-series  data-visualization  change-point 

이들에는 텍스트 분류 autoencoders 종이 힌튼 및 Salakhutdinov (PCA 밀접한 관련이있다) 2 차원 LSA 제조 플롯을 보여 주었다 : . 전혀 다른 약간 높은 차원의 데이터에 PCA를 적용하면 비슷한 모양의 플롯을 얻었습니다 (이 경우를 제외하고 내부 구조가 있는지 정말로 알고 싶었습니다). 임의의 데이터를 PCA에 공급하면 디스크 모양의 얼룩을 얻으므로이 쐐기 …

9 data-visualization  pca 

데이터 시각화에 대한 조언을 제공하는 잘 알려진 리소스가 많이 있습니다. (예 : Tufte, Stephen Few et al , Nathan Yau ) 그러나 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻기 위해 어떤 분야를 선택할 수 있습니까 ? 원형 차트 비평은 실제로 관련이 있습니까? 호 길이보다 선형 스케일 길이를 해석하는 데 훨씬 더 …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

필자의 분야에서 짝을 이룬 데이터를 그리는 일반적인 방법은 일련의가는 경 사진 선분으로 두 그룹에 대한 중앙값의 중앙값과 CI로 오버레이합니다. 그러나이 종류의 줄거리는 데이터 포인트 수가 매우 많아지면 읽기가 훨씬 어려워집니다 (제 경우에는 10000 쌍 정도입니다). 알파를 줄이면 약간 도움이되지만 여전히 좋지는 않습니다. 솔루션을 검색하는 동안 이 백서 를 발견하고 '병렬 …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

재미로, 매년 월간 가정의 전력 소비량을 도표로 표시하고 싶습니다. 그러나 나는 월별 온도에 대한 언급을 포함하여 가정이나 행동이 kWh 사용량과 관련하여 개선, 악화 또는 꾸준한 지 여부를 결정할 수 있습니다. 내가 작업하는 데이터 : +----------+--------+-----------+----------------+----------+-----------+------------+ | Month | # Days | kWh Usage | Daily kWh Avg. | Avg. Low …

9 data-visualization 

나는 홍보 모델링 목적으로 외인성 변수로 증강 된 ARIMA 모델링을 사용하고 있으며 비즈니스 사용자에게 설명하기가 어렵습니다. 어떤 경우에는 소프트웨어 패키지가 간단한 전송 기능, 즉 파라미터 * 외인성 변수로 끝납니다. 이 경우 해석이 용이하다. 즉 판촉 활동 X (외인 이진 변수로 표시)는 Y 변수에 의해 종속 변수 (예 : 수요)에 영향을 …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

아래는 p의 그래프입니다. James Dowdell에 의해 만들어졌지만 Christian Rudder 's Dataclysm 의 202 . 여기 에는 사용자가 링크, 의견 및 투표를 제출할 수있는 reddit.com 의 관심 영역 인 다양한 상위 200 개의 하위 재 지정 간의 관계가 설명되어 있습니다. 이들은이 사이트의 태그와 유사합니다. 하위 레딧 영역의 크기는 인기를 나타냅니다. 하위 …

9 clustering  data-visualization 

수백만 개의 직접 선 세그먼트 데이터 세트가 있습니다. 선분은 순차적입니다. 기후 변수 (현열)이며 30 분 간격으로 관찰 및 시뮬레이션 된 값을 갖습니다. 시뮬레이션이 수행되는 방식에서 패턴을 찾으려고합니다. obs vs 시뮬레이션 값의 산점도를보고 선분과 연결합니다 (화살표는 시간 방향을 나타냄). 내가 플롯하면 다음과 같이 해석하기 어려운 흐릿한 혼란이 생깁니다. 이것은 10000 라인의 …

9 descriptive-statistics  vector-fields  data-visualization 

두 개의 독립 변수 사이에 상호 작용이있을 때 상호 작용 그림을 해석하는 데 문제가 있습니다. 이 사이트 에서 가져온 그래프는 다음과 같습니다 . 여기서 와 는 독립 변수이고 는 종속 변수입니다.ㅏAA비BBD VDVDV 질문 : 교호 작용과 주 효과는 있지만 주 효과는 없습니다ㅏAA비BB I는의 값이 높을 것을 알 수 ,의 값이 …

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