Вопросы с тегом «logarithm»

Скажем, у меня есть некоторые исторические данные, например, прошлые цены на акции, колебания цен на авиабилеты, прошлые финансовые данные компании ... Теперь кто-то (или какая-то формула) приходит и говорит «давайте возьмем / используем журнал дистрибутива», и вот куда я иду ПОЧЕМУ ? Вопросов: ПОЧЕМУ в первую очередь стоит взять журнал …

174 distributions  data-transformation  logarithm 

Я ищу лучшее распределение для рассматриваемой независимой переменной, или чтобы уменьшить влияние выбросов или что-то еще?

164 regression  distributions  data-transformation  logarithm  regression-strategies 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

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 

Может кто-нибудь объяснить, как свойства журналов делают это таким образом, чтобы вы могли вести линейные регрессии, где коэффициенты интерпретируются как процентные изменения?

43 regression  logarithm  mathematical-statistics 

Пользователи часто испытывают желание разбить значения осей, чтобы представить данные разных порядков величины на одном графике (см. Здесь ). Хотя это может быть удобно, это не всегда предпочтительный способ отображения данных (в лучшем случае может вводить в заблуждение). Каковы альтернативные способы отображения данных, которые различаются на несколько порядков? Я могу …

28 data-visualization  logarithm 

У меня есть случайная величина где a - нормально распределенная . Что я могу сказать об и ? Аппроксимация тоже будет полезна.N ( μ , σ 2 ) E ( X ) V a r ( X )Икс( а ) = журнал( а )X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a)N( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2)Е( …

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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 

Я изучаю статистику и часто сталкиваюсь с формулами, содержащими, logи я всегда сбит с толку, если я должен интерпретировать это как стандартное значение log, то есть основание 10, или если в статистике символ log обычно считается натуральным логарифмом ln. В частности, я изучаю оценку частоты Тьюринга в качестве примера, но …

18 mathematical-statistics  notation  logarithm 

Согласно этой статье в википедии , можно представить произведение вероятностей x⋅yкак -log(x) - log(y)делающее вычисления более оптимальными в вычислительном отношении. Но если я попробую пример, скажи: p1 = 0.5 p2 = 0.5 p1 * p2 = 0.25 -log(p1) - log(p2) = 2 p3 = 0.1 p4 = 0.1 p3 * …

17 probability  logarithm  arithmetic 

Рассмотрим гамма случайная величина X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Есть аккуратные формулы для среднего значения, дисперсии и асимметрии: 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} Теперь рассмотрим лог-преобразованную случайную величину Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) . Википедия дает формулы для среднего значения и дисперсии: 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} с помощью функций дигаммы и тригаммы, которые …

16 gamma-distribution  skewness  logarithm 

Я следую учебному пособию здесь: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/, чтобы лучше понять PCA. Учебное пособие использует набор данных Iris и применяет преобразование журнала до PCA: Обратите внимание, что в следующем коде мы применяем логарифмическое преобразование к непрерывным переменным, как предложено в [1], и устанавливаем centerи scaleравняемся TRUEпри вызове prcompдля стандартизации переменных до применения …

16 r  pca  data-transformation  logarithm 

Я хотел бы знать, как преобразовать отрицательные значения в Log(), так как у меня есть гетероскедастические данные. Я прочитал, что это работает с формулой, Log(x+1)но это не работает с моей базой данных, и я продолжаю получать NaN в результате. Например, я получаю это предупреждение (я не поместил свою полную базу …

12 r  logarithm 

У кого-нибудь есть вывод о том, как смещение работает в бинарных моделях, таких как пробит и логит? В моей задаче контрольное окно может быть разной длины. Предположим, что пациенты получают профилактический укол в качестве лечения. Выстрел происходит в разное время, поэтому, если результат является бинарным индикатором того, произошли ли какие …

12 logit  probit  logarithm  offset 

Возможно, это очень простой вопрос, но я, похоже, не смог найти на него убедительного ответа. Я надеюсь здесь, я могу. В настоящее время я читаю статьи в качестве подготовки к моей собственной магистерской диссертации. В настоящее время я читаю статью, в которой исследуется связь между твитами и особенностями фондового рынка. …

12 correlation  data-transformation  logarithm 

Часто я вижу, что авторы оценивают модель «логарифмической разницы», например log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Я согласен, что уместно соотносить с процентным изменением тогда как - это .y t log ( y t ) I ( 1 )ИксTxTx_tYTYTy_tжурнал( уT)журнал⁡(YT)\log (y_t)я( 1 )я(1)I(1) Но логарифмическая разница является …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm