«interpretation» 태그된 질문

나는 온도 대 아이스크림 판매에 대한 더미 데이터를 가져 와서 K Means (n ​​clusters = 2)를 사용하여 두 범주 (총 더미)를 구별하여 분류했습니다. 이제이 데이터에 대한 주요 구성 요소 분석을 수행하고 있으며 목표는 내가 본 것을 이해하는 것입니다. PCA의 목표는 차원을 줄이고 (이 경우는 아님) 요소의 분산을 보여주는 것입니다. 그러나 …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

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 

다음과 같이 수행 된 주요 구성 요소 분석 결과를 이해하려고합니다. > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 …

9 r  pca  interpretation 

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 …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

그래서 나는 R에서 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 있습니다. 통계에 익숙하지 않지만 지금까지 회귀 모델에 대해 약간의 이해가 있다고 생각하지만 여전히 나를 귀찮게하는 것이 있습니다. 링크 된 그림을 보면 내가 만든 예제 모델에 대한 요약 R 인쇄가 표시됩니다. 데이터 세트의 이메일이 다시 발견되거나 (이진 변수 isRefound) 데이터 세트와 관련이있는 두 개의 …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

데이터 구조를 더 잘 이해하기 위해 SVD 분해와 6 차원 데이터 매트릭스의 다차원 스케일링을 모두 수행했습니다. 불행히도 모든 특이 값은 순서가 동일하므로 데이터의 차원이 실제로 6이라는 것을 의미합니다. 그러나 저는 특이 벡터의 값을 해석하고 싶습니다. 예를 들어, 첫 번째는 각 차원에서 (또는) 거의 같거나 (1,1,1,1,1,1)두 번째는 흥미로운 구조 (와 같은 …

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

에서는 RI가 사용 이분산성하는 교도 Breusch - 테스트 수행 ncvTest의 기능 car패키지. Breusch–Pagan 테스트는 일종의 카이 제곱 테스트입니다. 이 결과를 어떻게 해석합니까? > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) > ncvTest(lm(x1 ~ x2)) Non-constant Variance Score Test Variance formula: ~ fitted.values …

9 interpretation  heteroscedasticity