«logarithm» 태그된 질문

숫자의 로그는 숫자를 얻기 위해 밑수를 올려야하는 거듭 제곱입니다.

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언제 (그리고 왜) 배포 로그 (숫자)를 가져와야합니까?
과거 주가, 항공권 가격 변동, 회사의 과거 재무 데이터와 같은 과거 데이터가 있다고 가정합니다. 이제 누군가 (또는 일부 공식)가 와서 "배포 로그를 가져 가거나 사용합시다"라고 말하면 여기가 내가 어디로 갈까요 ? 질문 : 왜 먼저 배포 로그를 가져와야합니까? 배포판의 로그는 원래 배포판이 할 수 없었거나 할 수 없었던 것을 '주거나 …


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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
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 


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깨진 축에 대한 대안은 무엇입니까?
사용자는 종종 축 값을 나누어서 동일한 그래프에 다른 크기의 데이터를 표시하려고합니다 ( 여기 참조 ). 이것이 편리 할 수도 있지만 항상 데이터를 표시하는 선호되는 방법은 아닙니다 (잘못 오도 할 수 있음). 몇 자릿수가 다른 데이터를 표시하는 다른 방법은 무엇입니까? 데이터를 로그 변환하거나 격자 그림을 사용하는 두 가지 방법을 생각할 수 …


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엣지 케이스의 정밀도 및 리콜에 대한 올바른 값은 무엇입니까?
정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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통계에서
나는 통계를 연구하고 종종를 포함하는 수식을 접하게되는데 log이것을 log기본 10 의 기본 의미로 해석해야 하거나 통계에서 기호 log 가 일반적으로 자연 로그라고 가정 하면 항상 혼란스러워합니다 ln. 특히 저는 Good-Turing Frequency Estimation 을 예로 들어 공부하고 있지만 제 질문은 더 일반적인 질문입니다.

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로그 확률 대 확률의 곱
이 Wikipedia 기사 에 따르면 계산의 계산을보다 최적 x⋅y으로 -log(x) - log(y)만드는 확률의 곱을 나타낼 수 있습니다 . 그러나 예제를 시도하면 다음과 같이 말합니다. p1 = 0.5 p2 = 0.5 p1 * p2 = 0.25 -log(p1) - log(p2) = 2 p3 = 0.1 p4 = 0.1 p3 * p4 = …

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감마 랜덤 변수의 로그 왜곡
고려 감마 확률 변수 . 평균, 분산 및 왜곡에 대한 깔끔한 수식이 있습니다.X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} 이제 로그 변환 된 랜덤 변수 . Wikipedia는 평균과 분산에 대한 공식을 제공합니다.Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} 감마 함수의 로그의 1 차 및 2 차 미분으로 정의되는 디 …

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주성분 분석을 수행하기 전에 데이터를 로그 변환하는 이유는 무엇입니까?
PCA에 대한 이해를 높이려면 http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ 튜토리얼을 따르십시오 . 학습서는 Iris 데이터 세트를 사용하고 PCA 이전에 로그 변환을 적용합니다. [1] 세트에 의해 제안 공지 다음 코드에서는 연속 변수 로그 변환을 적용하는 것이 center와 scale동일 TRUE하도록 호출 prcomp전에 PCA를 적용하여 변수의 표준화. 누군가 Iris 데이터 세트의 처음 네 열에서 로그 함수를 먼저 …

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음수 값을 로그로 변환하는 방법은 무엇입니까?
Log()이 분산 데이터가 있으므로 음수 값을로 변환하는 방법을 알고 싶습니다 . 수식에서 작동한다는 것을 읽었 Log(x+1)지만 데이터베이스에서는 작동하지 않으며 결과적으로 NaN을 계속 얻습니다. 예를 들어이 경고 메시지가 나타납니다 (음수 값 중 하나를 사용하면 예를 보여주기에 충분하다고 생각하기 때문에 전체 데이터베이스를 넣지 않았습니다). > log(-1.27+1) [1] NaN Warning message: In log(-1.27 …
12 r  logarithm 

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로그 오프셋을 갖는 이진 모델 (Probit 및 Logit)
누구나 probit 및 logit과 같은 이진 모델에서 오프셋이 어떻게 작동하는지 파생 되었습니까? 내 문제에서 후속 창 길이가 다를 수 있습니다. 환자가 치료법으로 예방 주사를받는다고 가정하십시오. 주사는 다른 시간에 발생하므로 결과가 플레어 발생 여부에 대한 이진 지표 인 경우 일부 사람들이 증상을 나타낼 시간이 더 있다는 사실을 조정해야합니다. 플레어 업의 확률은 …

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기록 된 변수를 사용하는 이유는 무엇입니까?
아마도 이것은 매우 기본적인 질문이지만 확실한 대답을 찾지 못하는 것 같습니다. 나는 여기서 할 수 있기를 바랍니다. 나는 현재 자신의 석사 논문 준비를 위해 논문을 읽고 있습니다. 현재 트윗과 주식 시장 기능의 관계를 조사하는 논문을 읽고 있습니다. 그들의 가설 중 하나에서, 그들은 증가 된 트위터 양이 거래량 증가와 관련이 있다고 …

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로그 차이 시계열 모델이 성장률보다 우수합니까?
저자들이 종종 "로그 차이"모델을 추정하는 것을 본다. 로그( y티) − 로그( yt - 1) = 로그( y티/ yt - 1) = α + β엑스티로그⁡(와이티)−로그⁡(와이티−1)=로그⁡(와이티/와이티−1)=α+β엑스티\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t 가 동안 를 의 백분율 변화 와 관련시키는 것이 적절하다는 데 동의합니다 .엑스티엑스티x_t와이티와이티y_t로그( y티)로그⁡(와이티)\log (y_t)나는( 1 )나는(1)I(1) 그러나 …

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