Problème Je voudrais tracer la variance expliquée par chacun des 30 paramètres, par exemple sous forme de graphique à barres avec une barre différente pour chaque paramètre, et la variance sur l'axe y: Cependant, les variances sont fortement biaisées vers de petites valeurs, y compris 0, comme on...
Supposons que j'ai une variable dont la distribution est biaisée positivement à un très haut degré, de sorte que la prise du log ne sera pas suffisante pour la ramener dans la plage de biais pour une distribution normale. Quelles sont mes options à ce stade? Que puis-je faire pour transformer la...
J'utilise la décomposition en valeurs singulières comme technique de réduction de dimensionnalité. Étant donné des Nvecteurs de dimension D, l'idée est de représenter les entités dans un espace transformé de dimensions non corrélées, qui condense la plupart des informations des données dans les...
Ici, la mauvaise interprétation de l'hypothèse de normalité dans la régression linéaire est discutée (que la `` normalité '' fait référence au X et / ou au Y plutôt qu'aux résidus), et l'affiche demande s'il est possible d'avoir X et Y non distribués normalement et ont encore des résidus...
J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
J'apprends la régression linéaire en utilisant Introduction à l'analyse de régression linéaire par Montgomery, Peck et Vining . J'aimerais choisir un projet d'analyse de données. J'ai la pensée naïve que la régression linéaire ne convient que lorsque l'on soupçonne qu'il existe des relations...
Souvent, je vois des auteurs estimer un modèle de «différence logarithmique», par exemple Journal( yt) - journal( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtJournal(yt)-Journal(yt-1)=Journal(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Je conviens que cela est...
Mon collègue veut analyser certaines données après avoir transformé la variable de réponse en la portant à la puissance de (c'est-à-dire ).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Je suis mal à l'aise avec cela, mais j'ai du mal à expliquer pourquoi. Je ne peux penser à aucune justification mécanique de...
J'ai deux variables aléatoires et .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Étant donné que je peux estimer comment puis-je estimerCov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
C'est probablement une question très fondamentale, mais je ne semble pas être en mesure d'y trouver une réponse solide. J'espère ici, je peux. Je lis actuellement des articles en préparation de ma propre thèse de maîtrise. Actuellement, je lis un article qui étudie la relation entre les tweets et...
Je pensais avoir compris ce problème, mais maintenant je ne suis pas aussi sûr et je voudrais vérifier avec les autres avant de continuer. J'ai deux variables, Xet Y. Yest un rapport, et il n'est pas limité par 0 et 1 et est généralement distribué normalement. Xest une proportion, délimitée par 0...
En règle générale, lorsque l'on rencontre des mesures de résultats continues mais asymétriques dans un plan longitudinal (par exemple, avec un effet inter-sujets), l'approche courante consiste à transformer le résultat en normalité. Si la situation est extrême, comme dans le cas d'observations...
Supposons que j'ai une variable leptokurtique que je voudrais transformer en normalité. Quelles transformations peuvent accomplir cette tâche? Je suis bien conscient que la transformation des données n'est pas toujours souhaitable, mais en tant que poursuite académique, supposons que je veuille...
Je suis curieux de savoir s'il existe une transformation qui modifie l'inclinaison d'une variable aléatoire sans affecter la kurtosis. Cela serait analogue à la façon dont une transformation affine d'un RV affecte la moyenne et la variance, mais pas le biais et le kurtosis (en partie parce que le...
Ayant rencontré cette discussion, je soulève la question des conventions relatives aux intervalles de confiance rétrospectifs. Selon cet article, la couverture nominale CI rétrotransformée pour la moyenne d'une variable aléatoire log-normale est:
Contexte Je mène une méta-analyse qui inclut des données publiées précédemment. Souvent, les différences entre les traitements sont signalées avec les valeurs P, les différences les moins significatives (LSD) et d'autres statistiques, mais ne fournissent aucune estimation directe de la variance....
J'ai de grandes données d'enquête, une variable de résultat binaire et de nombreuses variables explicatives, y compris binaire et continue. Je construis des ensembles de modèles (expérimentant à la fois le GLM et le GLM mixte) et j'utilise des approches théoriques de l'information pour sélectionner...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 7 ans . J'aimerais convertir une variable de facteur en une variable numérique...
Je veux comparer des données qui se répartissent entre trois groupes différents, par exemple: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Après Wharton et Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) je pensais que je verrais si ces données seraient mieux traitées en utilisant un logit...
J'essaie actuellement d'adresser les violations aux hypothèses de l'ANOVA. J'ai utilisé Shapiro-Wilk pour tester la normalité et j'ai essayé le test de Levene et le test d'égalité de variance de Bartlett. Depuis lors, j'ai transformé mes données pour essayer de remédier aux inégalités. J'ai relancé...