Questions marquées «normality-assumption»

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Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...

r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption
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Qu'est-ce qu'un bon indice du degré de violation de la normalité et quelles étiquettes descriptives pourraient être attachées à cet indice?

Le contexte: Dans une question précédente, @Robbie a demandé dans une étude portant sur environ 600 cas pourquoi les tests de normalité suggéraient une non-normalité significative alors que les graphiques suggéraient des distributions normales . Plusieurs personnes ont souligné que les tests de...

statistical-significance normal-distribution normality-assumption assumptions
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
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Quelles autres transformations de normalisation sont couramment utilisées au-delà des transformations courantes comme la racine carrée, le log, etc.?

Dans l'analyse des résultats aux tests (par exemple, en éducation ou en psychologie), les techniques d'analyse courantes supposent souvent que les données sont normalement distribuées. Cependant, peut-être plus souvent qu'autrement, les scores ont tendance à s'écarter parfois sauvagement de la...

data-transformation normality-assumption variance-stabilizing