«skewness» 태그된 질문

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 

정규 분포에서 68-95-99.7 규칙은 표준 편차에 많은 의미를 부여하지만 비정규 분포 (다중 또는 비대칭)에서 표준 편차는 무엇을 의미합니까? 모든 데이터 값이 여전히 3 표준 편차 내에 있습니까? 비정규 분포에 대한 68-95-99.7 규칙과 같은 규칙이 있습니까?

40 normal-distribution  standard-deviation  skewness 

2010 년 5 월 위키 백과 사용자 인 Mcorazao 는 "이 값이 0이면 값이 평균의 양쪽에 비교적 고르게 분포되어 있지만 반드시 대칭 분포를 암시하지는 않는다" 는 문장을 왜곡 기사에 추가했습니다 . 그러나 위키 페이지에는이 규칙을 위반하는 실제 배포 예제가 없습니다. 인터넷 검색 "비대칭 분포가 0 인 비대칭 분포의 예"는 적어도 …

31 distributions  expected-value  skewness 

이 질문에 mean = median 사례가 있었지만 mean = mode와 관련된 것을 찾지 못했습니다. 모드가 평균과 같으면 항상 이것이 대칭 분포라는 결론을 내릴 수 있습니까? 이 방식의 중앙값도 알아야합니까?

30 distributions  mean  skewness  mode  symmetry 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

데이터 점으로서의 특이점에 대한 고전적인 정의에서 상하 사 분위의 1.5 * IQR을 능가하는 경우 비대칭 분포가 가정됩니다. 기울어 진 분포 (지수, 포아송, 기하 등)의 경우 원래 함수의 변환을 분석하여 특이 치를 탐지하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 예를 들어 지수 분포가 느슨하게 분포 된 분포는 로그 함수로 변환 할 수 있습니다.이 …

24 distributions  outliers  skewness  exponential  interquartile 

머신 러닝이나 파라미터 추정의 기본 가정 중 하나는 보이지 않는 데이터가 훈련 세트와 동일한 분포에서 나온다고 생각합니다. 그러나 실제 사례의 경우 테스트 세트의 분포가 훈련 세트와 거의 다릅니다. 제품 설명을 약 17,000 개의 클래스로 분류하려는 대규모 다중 분류 문제가 있다고 가정 해보십시오. 훈련 세트는 수업에 치우친 수업이 있기 때문에 일부 …

23 machine-learning  classification  skewness  unbalanced-classes  multi-class 

중간 값과 평균이 거의 같으면 대칭 분포가 있음을 의미하지만이 특별한 경우 확실하지 않습니다. 평균과 중앙값은 상당히 가깝고 (0.487m / 갤런 차이) 대칭 분포가 있다고 말하지만 박스 플롯을 보면 약간 긍정적으로 치우친 것처럼 보입니다 (확인 된 중앙값은 Q3보다 Q1에 가깝습니다) 값으로). (이 소프트웨어에 대한 특정 조언이 있으면 Minitab을 사용하고 있습니다.)

23 distributions  mean  skewness  median  qq-plot 

" 공통 분포의 실제 예 "에서 영감을 받아 사람들이 부정적인 왜곡을 나타 내기 위해 어떤 교육 학적 예를 사용하는지 궁금합니다. 가르치는 데 사용되는 대칭 또는 정규 분포에 대한 많은 "정규적인"예가 있습니다. 키와 몸무게 같은 것이 생물학적 면밀한 조사에서 살아남지 않더라도! 혈압이 정상에 가까울 수 있습니다. 나는 천문학적 측정 오류를 좋아합니다. …

20 distributions  skewness  teaching 

나는 관측 값 가 정규 분포 되어 있다는 사실에 의존하는 알고리즘을 연구하고 있으며 경험적 으로이 가정에 대한 알고리즘의 견고성을 테스트하고 싶습니다.와이YY 이를 위해 의 정규성을 점진적으로 중단시키는 일련의 변환 을 . 예를 들어, 가 정상 왜도 이고 첨도 이므로 점진적으로 증가하는 변형 순서를 찾는 것이 좋습니다.Y Y = 0 = …

20 data-transformation  normality-assumption  skewness  kurtosis 

이 데이터로 작성된 상자 그림을보고 왜도를 결정하는 방법 : 340, 300, 520, 340, 320, 290, 260, 330 한 책은 "하위 사 분위수가 위 사 분위수보다 중앙값에서 더 멀면 분포가 부정적으로 왜곡된다"고 말합니다. 다른 여러 출처는 거의 동일하다고 말했다. R을 사용하여 상자 그림을 만들었습니다. 다음과 같습니다. 나는 그것의 것을 가지고 부정적으로 …

19 outliers  skewness  boxplot 

비정규 분포 표본에서 평균의 신뢰 구간을 어떻게 계산할 수 있습니까? 부트 스트랩 방법이 여기에서 일반적으로 사용된다는 것을 알고 있지만 다른 옵션을 사용할 수 있습니다. 비모수 적 옵션을 찾고있는 동안 누군가 파라 메트릭 솔루션이 유효하다고 확신 할 수 있다면 좋을 것입니다. 샘플 크기는> 400입니다. 누구나 R로 샘플을 줄 수 있다면 대단히 …

19 confidence-interval  nonparametric  bootstrap  descriptive-statistics  skewness 

대부분 이론적 인 질문입니다. 처음 네 모멘트 가 정규 분포와 같은 비정규 분포의 예가 있습니까? 그것들은 이론적으로 존재할 수 있습니까?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

의료 비용 데이터를 수만 번 관찰 한 데이터 세트가 있습니다. 이 데이터는 오른쪽으로 치우 치며 0이 많이 있습니다. 두 세트의 사람들에 대해 다음과 같이 보입니다 (이 경우 각각> 3000 obs를 갖는 두 개의 나이 밴드). Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.0 0.0 0.0 4536.0 302.6 395300.0 Min. …

18 t-test  skewness  permutation-test 

나는 한 번 들었다 로그 변환은 선형 회귀 또는 분위수 회귀 분석에서 오른쪽으로 치우친 분포에 가장 많이 사용됩니다. 이 진술의 근거가되는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다. 로그 변환이 오른쪽으로 치우친 분포에 적합한 이유는 무엇입니까? 왼쪽으로 치우친 분포는 어떻습니까?

18 regression  distributions  data-transformation  skewness