«histogram» 태그된 질문

히스토그램은 연속 변수의 빈도를 그래픽으로 표현한 것입니다. 변수는 빈으로 나뉘고 데이터의 빈도에 비례하여 각 빈마다 막대가 그려집니다.

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히스토그램을 기반으로 데이터의 근사 분포 평가
히스토그램 (즉, 오른쪽으로 기울어 짐)을 기반으로 내 데이터가 지수인지 여부를보고 싶다고 가정합니다. 데이터를 그룹화하거나 비우는 방법에 따라 크게 다른 히스토그램을 얻을 수 있습니다. 히스토그램의 한 세트는 데이터가 지수적인 것처럼 보입니다. 다른 세트는 데이터가 지수 적이 지 않은 것처럼 보일 것입니다. 히스토그램에서 분포를 잘 정의하려면 어떻게해야합니까?
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히스토그램에서 최적의 빈 수 계산
히스토그램에 몇 개의 빈을 사용해야하는지 결정할 수있는 최적의 방법을 찾는 데 관심이 있습니다. 내 데이터의 범위는 최대 30 개에서 350 개 사이 여야합니다. 특히 Otsu의 방법과 같이 더 적어야하고 더 많이 퍼져 야하는 "좋은"개체가 " 나쁜 "개체, 더 가치가 있어야합니다. 구체적인 값은 각 개체에 대해 1-10 점입니다. 나는 6-10 점을 …
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R-QQPlot : 데이터의 정규 분포 여부 확인 방법
나는 Shapiro-Wilk 정규성 테스트를 한 후에 이것을 플로팅했습니다. 이 테스트는 모집단이 정규 분포를 따르는 것으로 나타났습니다. 그러나이 음모에서이 "행동"을 보는 방법은 무엇입니까? 최신 정보 데이터의 간단한 히스토그램 : 최신 정보 Shapiro-Wilk 테스트는 다음과 같이 말합니다.
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포아송 분포는 정규 분포와 어떻게 다릅니 까?
다음과 같이 포아송 분포를 갖는 벡터를 생성했습니다. x = rpois(1000,10) 를 사용하여 히스토그램을 만들면 hist(x)분포는 익숙한 종 모양의 정규 분포처럼 보입니다. 그러나 Kolmogorov-Smirnoff 테스트 ks.test(x, 'pnorm',10,3)는 분포가 매우 작은 p값 으로 인해 정규 분포와 크게 다릅니다 . 그래서 내 질문은 히스토그램이 정규 분포와 너무 비슷해 보일 때 포아송 분포와 정규 …
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히스토그램에 대한 QQ- 플롯 사용의 이점
에서 이 댓글 닉 콕스는 썼다 : 클래스로 비닝은 고대 방법입니다. 히스토그램은 유용 할 수 있지만 최신 통계 소프트웨어를 사용하면 원시 데이터에 분포를 맞추는 것이 쉽고 좋습니다. 비닝은 어느 분포가 그럴듯한지를 결정하는 데 중요한 세부 사항 만 버립니다. 이 의견의 맥락에서 QQ- 플롯을 적합도를 평가하기위한 대체 수단으로 사용하는 것이 좋습니다. …
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배포가 멀티 모달인지 테스트하는 방법?
내 데이터의 히스토그램을 플롯하면 두 개의 피크가 있습니다. 이것이 잠재적 인 멀티 모달 분포를 의미합니까? dip.testR ( library(diptest))을 실행했으며 출력은 다음과 같습니다. D = 0.0275, p-value = 0.7913 내 데이터에 다중 모달 분포가 있다는 결론을 내릴 수 있습니까? 데이터 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 13578 11483 …
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PCA 공간에 새로운 벡터를 투영하는 방법?
주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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2D 히스토그램에 대한 적합도
별 매개 변수를 나타내는 두 가지 데이터 세트가 있습니다 : 관찰 된 것과 모델링 된 것. 이 세트를 사용하여 2 색 다이어그램 (TCD)을 만듭니다. 샘플은 여기에서 볼 수 있습니다. A 는 관찰 된 데이터이고 B 는 모델에서 추출 된 데이터입니다 (검은 선을 염두에 두지 말고 점은 데이터를 나타냅니다) 나는 하나의 …
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카이-제곱 거리를 사용하여 두 히스토그램 비교
두 얼굴의 이미지를 비교하고 싶습니다. 나는 그들의 LBP- 히스토그램을 계산했습니다. 이제이 두 히스토그램을 비교하고이 히스토그램이 어느 정도 (0-100 %)인지 알 수있는 정보를 얻어야합니다. 이 작업을 해결하는 방법에는 여러 가지가 있지만 LBP 방법의 저자는 카이-제곱 거리가 히스토그램 교차점 및 로그 우도 통계량보다 우수하다는 점을 강조합니다. 저자는 또한 카이-제곱 거리의 공식을 보여줍니다. …
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Pearson 's Chi Squared Test의 작동 방식
최근의 다운 투표에 이어 Pearson Chi Squared 테스트에 대한 이해를 확인하려고 노력했습니다. 나는 보통 결과 제곱을 피팅하거나 확인하기 위해 카이 제곱 통계 (또는 감소 된 카이 제곱 통계)를 사용합니다. 이 경우 분산은 일반적으로 테이블 또는 히스토그램에서 예상되는 개수가 아니라 실험적으로 결정된 분산입니다. 어느 쪽이든, 나는 항상 테스트에서 다항식 PDF의 점근 …
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내 분포는 정상입니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트가 동의하지 않습니다
필자는 일부 데이터의 정규성에 문제가 있습니다 .P = .0000에서는 정상적이지 않다고 말하는 Kolmogorov 테스트를 수행했지만 이해하지 못합니다. 첨도 = -0,024 다음은 매우 평범한 내 분포 그림입니다. (저는 세 개의 점수를 가지고 있으며이 점수의 각 점수는 Kolmogorov 테스트에서 유의 한 p- 값으로 정상적이지 않습니다 ... 정말 이해가 안됩니다)
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두 개의 히스토그램을 같은 규모로 배치하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
모양, 크기 및 이동을 쉽게 볼 수있는 방식으로 자세하게 비교하고자하는 두 개의 분포가 있다고 가정 해 봅시다. 이를 수행하는 한 가지 좋은 방법은 각 분포에 대한 히스토그램을 플로팅하여 동일한 X 스케일에 배치하고 다른 하나 아래에 쌓이는 것입니다. 이 작업을 수행 할 때 비닝을 어떻게 수행해야합니까? 아래 그림 1에서와 같이 하나의 …
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캐럿 glmnet vs cv.glmnet
glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …
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