«data-visualization» 태그된 질문

나는 전에 R 패키지에서 이와 같은 기능을 보았을 것이라고 확신하지만 광범위한 인터넷 검색 후에는 어디서나 찾을 수없는 것 같습니다. 내가 생각하고있는 함수는 주어진 변수에 대한 그래픽 요약을 생성하여 일부 그래프 (히스토그램 및 상자 및 수염 그림)와 출력, 평균, SD 등과 같은 세부 정보를 제공하는 텍스트를 생성했습니다. 이 함수가 기본 R에 …

39 r  data-visualization  descriptive-statistics  eda 

R로 플로팅하려면 ggplot2 또는 ggvis를 배워야합니까? 나는 그들 중 하나가 어떤면에서 우월하다면 두 가지를 모두 배우고 싶지는 않습니다. R 커뮤니티가 기능이 겹치는 새 패키지를 계속 만드는 이유는 무엇입니까? 소개 블로그 게시물 ggvis는 정교한 플롯 패키지 ggplot2는 이미 주어진 만든 이유 단어를 언급하지 않습니다.

38 r  data-visualization  software 

고차 시스템의 차원을 줄이고 바람직하게는 2 차원 또는 1 차원 필드에서 대부분의 공분산을 포착하고 싶습니다. 나는 이것이 주성분 분석을 통해 이루어질 수 있다는 것을 알고 있으며 많은 시나리오에서 PCA를 사용했습니다. 그러나 부울 데이터 유형에는 사용하지 않았 으며이 세트로 PCA를 수행하는 것이 의미가 있는지 궁금했습니다. 예를 들어, 질적이거나 설명적인 척도가 있다고 …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis 

신경망은 복잡한 구조로 인해 종종 "블랙 박스"로 취급됩니다. 모델이 내부에서 어떻게 작동하는지 직관적으로 파악하는 것이 유리하기 때문에 이것은 이상적이지 않습니다. 훈련 된 신경망이 어떻게 작동하는지 시각화하는 방법은 무엇입니까? 다른 방법으로, 네트워크에 대해 쉽게 이해하기 쉬운 설명을 추출 할 수있는 방법은 무엇입니까 (예 :이 숨겨진 노드는 주로 이러한 입력으로 작동합니다)? 저는 …

37 data-visualization  neural-networks 

저자 중 한 사람으로부터 인용 : t- 분산 스토캐스틱 이웃 임베딩 (t-SNE)은 차원 축소를위한 ( 상을 수상한 ) 기법으로, 특히 고차원 데이터 세트의 시각화에 매우 적합합니다. 꽤 들리지만 저자가 말하는 것입니다. 저자의 또 다른 인용문 (앞서 언급 한 경쟁) : 이 경쟁에서 무엇을 빼앗 았습니까? 데이터에 대한 예측 변수를 교육하기 …

37 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Q : Nigel Holmes 의 차트 정체 시각화에 비해 Tufte 스타일의 미니멀리즘 데이터 말하기 시각화를 지원하는 실험적 증거가 있습니까? 나는 R 플롯에 차트 쓰레기를 추가하는 방법을 물어 여기 와 대응 나를 스나크의 뒷면의 상당한 양을 던졌다. 따라서, 나는 명백하지 않은 몇 가지 실험적 증거가 있어야만 그들의 반대 도표 정크 위치를 …

36 data-visualization 

실루엣 플롯을 사용하여 데이터 세트의 클러스터 수를 결정하려고했습니다. 데이터 세트 Train을 감안할 때 다음 matlab 코드를 사용했습니다. Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( Result(:,1),Result(:,2),'r*-.');` 결과 플롯은 x 축 이 군집 수로 , …

35 data-visualization  clustering  matlab 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Poisson 분산 데이터 (또는 다른 분포)에 적합한 상자 그림 변형이 있는지 알고 싶습니다. 가우스 분포, 수염 = L = Q1-1.5 IQR 및 U = Q3 + 1.5 IQR에 배치 된 상자 그림에는 높은 특이 치 (U 이상의 점)만큼 낮은 특이 치 (L 이하)가있을 수 있습니다. ). 그러나 데이터가 포아송 분포이면 …

33 data-visualization  poisson-distribution  boxplot 

방금 Anscombe의 사중주 (거의 구분할 수없는 설명 통계가 있지만 플롯 할 때 매우 다르게 보이는 4 개의 데이터 세트)를 보았으며 특정 측면의 중요성을 보여주기 위해 생성 된 다른 잘 알려진 데이터 세트가 있는지 궁금합니다. 통계 분석.

32 regression  data-visualization  dataset 

예제를 통해이 질문을 제안하겠습니다. 보스턴 주택 가격 데이터 세트와 같은 데이터 세트가 있고 연속적이고 범주 형 변수가 있다고 가정합니다. 여기에는 1에서 10까지의 "품질"변수와 판매 가격이 있습니다. 품질에 대한 컷오프를 (임의로) 생성하여 데이터를 "낮음", "중간"및 "고품질"주택으로 분리 할 수 ​​있습니다. 그런 다음 이러한 그룹을 사용하여 판매 가격의 히스토그램을 서로 비교할 수 …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

일반적으로 맵, 다각형 및 음영 처리 된 영역에 대한 색맹 친화적 인 색 선택에 대해 많은 글을 썼습니다 (예 : http://colorbrewer2.org ). 선 색상에 대한 권장 사항과 선 그래프에 대한 다양한 선 두께를 찾을 수 없었습니다. 목표는 다음과 같습니다 서로 얽혀도 쉽게 선을 구분 가장 일반적인 형태의 색맹 인 개인은 …

31 r  data-visualization 

Trevor Hastie & Robert Tibshirani와 Jerome Friedman의 ElemStatLearn 책 "통계학 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측 2 판"에 설명 된 줄거리를 만들고 싶습니다. 줄거리는 다음과 같습니다 에서 정확한 그래프를 생성하는 방법이 궁금합니다 R. 특히 그리드 그래픽과 계산을 참고하여 경계를 표시하십시오.

31 r  data-visualization  k-nearest-neighbour 

주요 구성 요소 분석의 결과를 요약 테이블보다 더 많은 통찰력을 제공하는 방식으로 시각화 할 수 있습니까? ~ 1e4와 같이 관측 수가 많을 때 가능합니까? 그리고 R [다른 환경에서도 환영]에서 할 수 있습니까?

31 r  data-visualization  pca  biplot 

gnuplot 및 ggobi 외에도 사람들이 다차원 데이터를 시각화하는 데 사용하는 오픈 소스 도구는 무엇입니까? Gnuplot은 다소 기본적인 플로팅 패키지입니다. Ggobi는 다음과 같은 여러 가지 멋진 작업을 수행 할 수 있습니다. 차원을 따라 또는 개별 컬렉션간에 데이터 애니메이션 계수를 변화시키는 선형 조합 애니메이션 주요 구성 요소 및 기타 변환 계산 3 …

31 data-visualization  open-source