«interpretation» 태그된 질문

에서 위키 백과 , 통계의 자유도의 세 가지 해석이있다 : 통계에서 자유도는 통계 의 최종 계산 에서 자유롭게 변할 수있는 값의 수입니다 . 통계 매개 변수의 추정치는 다른 양의 정보 또는 데이터를 기반으로 할 수 있습니다. 모수의 추정치에 들어가는 독립적 인 정보 의 수를 자유도 (df)라고합니다. 일반적으로 모수 추정치의 자유도는 …

257 interpretation  degrees-of-freedom  intuition 

통계 과정을 밟고 동료 학생들을 돕기 위해 노력한 후, 많은 헤드 데스크 뱅킹에 영감을주는 한 가지 주제가 통계적 가설 검정의 결과를 해석하고 있음을 발견했습니다. 학생들은 주어진 시험에 필요한 계산을 수행하는 방법을 쉽게 배우지 만 결과 해석에 매달리는 것 같습니다. 많은 전산화 도구는 "p 값"또는 "t 값"으로 테스트 결과를보고합니다. 통계에서 첫 …

246 hypothesis-testing  p-value  interpretation  intuition  canonical-question 

R의 도움말 페이지는 그 숫자의 의미를 알고 있다고 가정하지만 그렇지 않습니다. 나는 모든 숫자를 실제로 직관적으로 이해하려고 노력하고 있습니다. 나는 출력을 게시하고 내가 찾은 것에 의견을 줄 것입니다. 내가 생각하는 것을 쓰면 실수가있을 수 있습니다. 주로 계수의 t- 값이 무엇을 의미하고 왜 잔류 표준 오차를 인쇄하는지 알고 싶습니다. Call: lm(formula …

234 r  regression  interpretation 

단일 설명 변수가 포함 된 간단한 선형 모형에서 αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i 절편 항을 제거하면 적합도가 크게 향상됩니다 ( R 2 값).R2R2R^2 0.3에서 0.9로 이동). 그러나 절편 항은 통계적으로 유의 한 것으로 보입니다. 가로 채기 : Call: lm(formula = alpha ~ delta, data = cf) Residuals: …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

클러스터 내에서 하위 그룹 효과를 찾기 전에 시끄러운 데이터 세트를 클러스터링하는 것이 편리한 응용 프로그램이 있습니다. 먼저 PCA를 살펴 봤지만 변동성의 90 %에 도달하기 위해서는 ~ 30 개의 구성 요소가 필요하므로 단지 몇 대의 PC에서 클러스터링하면 많은 정보가 버려집니다. 그런 다음 t-SNE (처음으로)를 시도했는데, 이는 k- 평균을 통한 군집화에 매우 …

78 clustering  interpretation  k-means  tsne 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

이 이미지가 많이 지나가는 것을보고 있습니다. 이 방법으로 제공된 정보가 어떻게 든 불완전하거나 잘못되었다는 느낌이 들지만, 통계에 능숙하지 않아 응답 할 수 없습니다. 나는이 xkcd comic을 생각하게하는데 , 확실한 과거 데이터가 있더라도 특정 상황은 상황을 예측하는 방법을 바꿀 수 있습니다. 이 차트는 난민의 위협 수준을 정확하게 보여주는 데 유용합니까? 이 …

66 probability  interpretation  prediction 

푸 아송 회귀 분석에서 주 효과 (더미 코딩 된 요인의 계수)를 해석하려면 어떻게해야합니까? 다음 예제를 가정하십시오. treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

농도 매트릭스 또는 정밀 매트릭스라고도하는 역 공분산 행렬의 요소 해석을 논의하는 참조를 누군가가 지적 할 수 있는지 궁금합니다. Cox와 Wermuth의 Multivariate Dependencies에 액세스 할 수 있지만 찾고있는 것은 역행렬의 각 요소에 대한 해석입니다. Wikipedia 상태 : "정밀 행렬의 요소는 부분 상관 관계 및 부분 분산 측면에서 해석됩니다." 이 페이지로 연결됩니다. …

64 interpretation  covariance-matrix 

성명서 1 (S1) : "80 명의 사망자 중 1 명은 자동차 사고로 인한 것입니다." 성명서 2 (S2) : "80 명 중 1 명이 교통 사고로 사망합니다." 저는 개인적으로이 두 진술 사이에 큰 차이가 없습니다. 글을 쓸 때 나는 평신도들과 상호 교환 할 수 있다고 생각합니다. 그러나 나는 지금 두 사람에 …

56 interpretation  risk 

당신은 시계열의 몇 가지 실제 예제를 줄 수있는 차의 이동 평균 과정에 대한 , 즉 Y t = Q의 Σ 전 = 1 θ 내가 ε t - 내가 + ε의 t을 , ε t ~ N ( 0 , σ 2 ) 일부가 사전 에 좋은 모델이되는 이유를? 적어도 …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

QQplot이 다른 정규성 테스트보다 더 유익 할 수 있음을 이해하기 위해 QQplots에서 충분한 스레드를 읽었습니다. 그러나 QQplots를 해석 한 경험이 없습니다. 나는 많은 구글 검색; 나는 비정규 QQplots에 대한 많은 그래프를 찾았지만, 분포와 "장감"을 아는 것 외에는 그것을 해석하는 방법에 대한 명확한 규칙이 없습니다. 비정규 성을 결정하는 데 도움이되는 경험 …

47 interpretation  normality-assumption  qq-plot 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

저는 현재 2000 년과 2004 년 선거에서 투표 장소와 투표 선호도에 관한 논문을 읽고 있습니다. 여기에는 로지스틱 회귀 계수를 표시하는 차트가 있습니다. 몇 년 전부터 조금 읽고로지스틱 회귀 분석은 여러 독립 변수와 이진 반응 변수 간의 관계를 설명하는 방법이라는 것을 알고 있습니다. 내가 혼란스러워하는 것은, 아래 표를 보면 남한이 로지스틱 …

42 regression  logistic  interpretation 

통계에 익숙하지 않으며 현재 분산 분석을 처리합니다. R을 사용하여 ANOVA 분석을 수행합니다. aov(dependendVar ~ IndependendVar) 나는 다른 것들 중에서도 F 값과 p 값을 얻는다. 내 귀무 가설 ( ) 모든 그룹 수단은 동일하다는 것이다.H0H0H_0 F 계산 방법 에 대한 많은 정보 가 있지만 F- 통계를 읽는 방법과 F와 p가 연결되는 …

40 r  anova  interpretation