«skewness» 태그된 질문

나는 치우친 데이터를 연구하고 있으므로 중앙 경향을 요약하기 위해 평균 대신 중간 값을 사용하고 있습니다. 분산을 측정하고 싶습니다 . 중심 경향을 요약하기 위해 평균 표준 편차±±\pm± ± 또는 중앙 사 분위수±±\pm 를 보고하는 사람들이 종종 있지만 중앙값 중앙값 절대 분산 (MAD)±±\pm 을보고해도 괜찮 습니까? 이 방법에 잠재적 인 문제가 있습니까? …

11 mean  skewness  median  reporting  mad 

원래 데이터가 정상적으로 배포되었다고 생각한 데이터 모음이 있습니다. 그런 다음 실제로 그것을 보았고 데이터가 왜곡되어 있기 때문에 그렇지 않다는 것을 깨달았으며 샤피로 윌크스 테스트도했습니다. 통계 방법을 사용하여 분석하고 싶기 때문에 왜곡 정규성에 대한 가설 검정을 원합니다. 따라서 비대칭 성을 테스트하는 방법이 있는지, 가능하면 테스트를 수행하는 라이브러리가 있는지 알고 싶습니다.

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

RCT에서 입원 기간 (LOS) 데이터를 분석하는 최적의 방법에 대한 합의가 있는지 여부에 관심이 있습니다. 이것은 일반적으로 오른쪽으로 치우친 분포로 대부분의 환자는 며칠에서 일주일 이내에 퇴원하지만 나머지 환자는 예측할 수없는 (때로는 꽤 긴) 체류 기간이있어 분포의 오른쪽 꼬리를 형성합니다. 분석 옵션은 다음과 같습니다. t 테스트 (존재하지 않을 것으로 가정) 맨 휘트니 …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

스큐 노멀에 대한 공식 모수 추정치는 무엇입니까? 가능하다면 MLE 또는 Mom을 통한 파생도 훌륭 할 것입니다. 감사 편집 . 플롯으로 시각적으로 알 수있는 데이터 세트가 왼쪽으로 약간 기울어 져 있습니다. 평균과 분산을 추정 한 다음 적합도 검정을 수행하려고합니다 (모수 추정값이 필요한 이유). 나는 단지 비대칭을 추측해야한다고 생각하는 것이 맞습니까? 본인의 …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

큰 설문 조사 데이터, 이진 결과 변수 및 이진 및 연속을 포함한 많은 설명 변수가 있습니다. 모델 세트를 구축하고 (GLM과 혼합 GLM을 모두 사용하여 실험) 정보 이론적 접근 방식을 사용하여 최상위 모델을 선택합니다. 상관 관계에 대한 설명 (연속적 및 범주 적)에 대한 설명을주의 깊게 검사했으며 피어슨 또는 피 코르 계수가 …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

보여주고 싶은 왼쪽으로 치우친 / 꼬리 꼬리 분포가 있습니다. (로 표시된 세 개의 요소 (42 개)에 걸쳐 분포되어있다 A, B그리고 C아래에는). 또한 변동은 factor에 따라 줄어들고 있습니다 B. 내가 가진 문제는 분포가 결과의 규모 (비율 또는 배수 변화)에 따라 구별하기 어렵다는 것입니다. 데이터를 로깅하면 왼쪽 왜도가 지나치게 강조되어 더 많은 …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

주가 지수에 대한 일일 수익률에 대한 설명 통계를 수행하고 있습니다. 즉, 과 P 2 가 각각 1 일과 2 일의 지수 수준 인 경우, l o g e ( P 2피1피1P_1피2피2P_2은 내가 사용하고있는 수익 (문헌에서 완전히 표준)입니다.L O g이자형( P2피1)엘영형지이자형(피2피1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) 첨도는 이들 중 일부에서 거대합니다. 약 15 년의 일일 …

10 distributions  finance  skewness  kurtosis 

데이터와 동일한 단위를 갖는 왜 도와 동등한 정규화는 무엇입니까? 마찬가지로, Kurtosis와 동등한 정규화는 무엇입니까? 이상적으로이 함수는 데이터와 관련하여 선형이어야합니다. 즉, 모든 관측치에 인수를 곱 n하면 정규화 된 왜도 및 첨도에 동일한 인수가 곱해집니다 n. 이러한 정규화 된 동등 물을 사용하면 표준 상자 및 수염 플롯 위에 오버레이를 적용 할 수 …

10 skewness  kurtosis 

이것은 설명하기가 어렵지만 문제를 이해할 수 있도록 노력하겠습니다. 먼저 지금까지 매우 간단한 선형 회귀 분석을 수행했음을 알아야합니다. 계수를 추정하기 전에 분포를 관찰했습니다 . 왼쪽으로 치우칩니다. 모델을 추정 한 후 QQ-Plot에서 왼쪽으로 치우친 잔차를 잘 보았지만 절대 그렇지 않았습니다. 이 솔루션의 이유는 무엇입니까? 실수는 어디입니까? 아니면 분포 가 오차항의 분포와 무관합니까?와이yy와이yy

10 regression  residuals  skewness 

두 배로 차별화되고 대칭적인 분포 고려하십시오 . 이제 두 번째로 두 번째로 구분할 수있는 분포 rigth가 다음과 같은 의미에서 기울어 진 것을 고려하십시오.에프엑스FX\mathcal{F}_X에프지FZ\mathcal{F}_Z ( 1 )에프엑스⪯씨에프지.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. 여기서 는 van Zwet [0]의 볼록한 순서이므로 은 다음과 같습니다.⪯씨⪯c\preceq_c( 1 )(1)(1) ( 2 )에프− 1지에프엑스( x ) 는 볼록한 ∀ x ∈ R …

9 distributions  skewness 

이 커뮤니티의 네 가지 유형의 왜곡에 대해 더 많은 통찰력을 갖기를 바랍니다. 내가 참조하는 유형은 http://www.inside-r.org/packages/cran/e1071/docs/skewness 도움말 페이지에 언급되어 있습니다. 이전 방법은 도움말 페이지에서 언급되지 않았지만 그럼에도 불구하고 포함시킵니다. require(moments) require(e1071) x=rnorm(100) n=length(x) hist(x) ###############type=1 e1071::skewness(x,type=1) sqrt(n) * sum((x-mean(x))^3)/(sum((x - mean(x))^2)^(3/2)) #from e1071::skewness source m_r=function(x,r) {n=length(x); sum((x - mean(x))^r/n);} ##from …

9 skewness 

22 개의 변수를 기반으로 SPSS에서 주성분 분석 (인자 분석)을하고 싶습니다. 그러나 내 변수 중 일부가 매우 비뚤어졌습니다 (SPSS에서 계산 된 차이는 2 – 80입니다!). 내 질문은 다음과 같습니다. 비뚤어진 변수를 그대로 유지해야합니까 아니면 주성분 분석에서 변수를 변환 할 수 있습니까? 그렇다면 요인 점수를 어떻게 해석합니까? 어떤 유형의 변환을해야합니까? log10 또는 …

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness