Вопросы с тегом «data-transformation»

Я работаю над проектом, который включает чтение меток RFID и сравнение уровня сигнала, который читатель видит при изменении конфигурации антенны (количество антенн, положение и т. Д.). Как часть проекта, мне нужно сравнить настройки, чтобы увидеть, какие из них наиболее эффективны. В идеале я мог бы выполнить либо непарный t-тест, либо …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

В настоящее время я пытаюсь устранить нарушения в предположениях ANOVA. Я использовал Шапиро-Уилка для проверки нормальности и баловался как с тестом Левена, так и с тестом Бартлетта на дисперсионное равенство. С тех пор журнал преобразовал мои данные, чтобы попытаться исправить неравные отклонения. Я перезапустил тест Бартлетта на преобразованных логарифмических данных, …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

Я хочу сравнить данные, которые пропорции между тремя различными группами, например: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Вслед за Уортоном и Хуэем (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) я подумал, что лучше посмотреть, будут ли эти данные лучше обрабатывать с использованием …

11 data-transformation  aic  fitting 

Фон Я провожу метаанализ, который включает ранее опубликованные данные. Часто о различиях между обработками сообщают с помощью значений Р, наименее значимых различий (ЛСД) и других статистических данных, но они не дают прямой оценки дисперсии. В контексте модели, которую я использую, переоценка дисперсии в порядке. проблема Вот список преобразований в где …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

Мне любопытно, есть ли преобразование, которое изменяет перекос случайной величины, не влияя на эксцесс. Это было бы аналогично тому, как аффинное преобразование RV влияет на среднее значение и дисперсию, но не на перекос и эксцесс (отчасти потому, что перекос и эксцесс определяется как инвариантный к изменениям масштаба). Это известная проблема?

11 data-transformation  random-variable  moments 

Столкнувшись с этим обсуждением, я поднимаю вопрос о конвенциях с обратным преобразованием доверительных интервалов. В соответствии с этой статьей номинальное покрытие обратного преобразования КИ для среднего значения логнормальной случайной величины составляет: UCL(X)=exp(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) UCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ UCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}+z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) LCL(X)=exp(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) LCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ LCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}-z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) / а не наивный /exp((Y)+zvar(Y)−−−−−−√)exp⁡((Y)+zvar(Y))\exp((Y)+z\sqrt{\text{var}(Y)}) Теперь, что такое такие КИ для …

11 confidence-interval  data-transformation  back-transformation 

Я пытаюсь смоделировать переменную ответа, теоретически ограниченную между -225 и +225. Переменная - это общая оценка, которую субъекты получают, играя в игру. Хотя теоретически это возможно для предметов +225. Несмотря на это, потому что счет зависел не только от действий субъектов, но и от действий других действий, максимум, который набрал …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

У меня есть большие данные опроса, двоичная переменная результата и много объясняющих переменных, включая двоичные и непрерывные. Я строю наборы моделей (экспериментирую как с GLM, так и со смешанным GLM) и использую теоретико-информационные подходы для выбора топ-модели. Я тщательно изучил объяснения (как непрерывные, так и категориальные) на предмет корреляций, и …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 7 лет назад . Я хотел бы преобразовать факторную переменную в числовую, но as.numericне имеет ожидаемого эффекта. Ниже я получаю сводную статистику для …

11 r  data-transformation 

Основная проблема Вот моя основная проблема: я пытаюсь кластеризовать набор данных, содержащий некоторые очень искаженные переменные со счетчиками. Переменные содержат много нулей и поэтому не очень информативны для моей процедуры кластеризации, которая, вероятно, будет алгоритмом k-средних. Хорошо, вы говорите, просто преобразуйте переменные, используя квадратный корень, блок-кокс или логарифм. Но так …

11 clustering  data-transformation  k-means  count-data  compositional-data 

В книгах и дискуссиях часто утверждается, что при возникновении проблем (из которых есть несколько) с предиктором, log-transformimg это возможно. Теперь я понимаю, что это зависит от распределений, и нормальность в предикторах не является предположением о регрессии; но преобразование журнала делает данные более однородными, меньше подверженными выбросам и так далее. Я …

10 regression  data-transformation 

Предположим, у меня есть вектор зависимых переменных и вектор независимой переменной. Когда отображается на графике , я вижу, что между ними существует линейная зависимость (восходящая тенденция). Теперь это также означает, что между и существует линейная тенденция к снижению .NNNYYYNNNXXXYYY1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Теперь, если я запускаю регрессию: и получаю подходящее значениеY=β∗X+ϵY=β∗X+ϵY = \beta …

10 regression  data-transformation  linear-model 

Справочная информация. В настоящее время моя организация сравнивает свои статистические данные о разнообразии рабочей силы (например,% инвалидов,% женщин,% ветеранов) с общей доступностью рабочей силы для этих групп на основе обследования американского сообщества (проект обследования Бюро переписи населения США). Это неточный ориентир, потому что у нас очень специфический набор рабочих мест, …

10 confidence-interval  sampling  data-transformation  diversity 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

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 

У меня есть вопрос, касающийся обобщенных линейных моделей (GLM). Моя зависимая переменная (DV) непрерывна и не является нормальной. Таким образом, я лог преобразовал это (все еще не нормальный, но улучшил это). Я хочу связать DV с двумя категориальными переменными и одной непрерывной ковариабельной. Для этого я хочу провести GLM (я …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram