Questions marquées «data-visualization»

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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?

Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Interprétation du tracé QQ

Considérez le code et la sortie suivants: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x,...

r data-visualization interpretation qq-plot
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Qu'est-ce que cela signifie lorsque tous les bords d'un réseau / graphique du monde réel sont statistiquement tout aussi susceptibles de se produire par hasard?

J'ai utilisé la méthode d'extraction de réseau fédérateur décrite dans cet article: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract Fondamentalement, les auteurs proposent une méthode basée sur des statistiques qui produit une probabilité, pour chaque bord du graphique, que le bord aurait pu...

probability statistical-significance data-visualization graph-theory networks
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Graphique de régression complexe dans R

J'ai besoin de dessiner un graphique complexe pour l'analyse visuelle des données. J'ai 2 variables et un grand nombre de cas (> 1000). Par exemple (le nombre est 100 si la dispersion est moins "normale"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <-...

r data-visualization regression
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...

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