Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Y a-t-il une raison de ce à quoi je peux penser, pour transformer les données avec une racine carrée? Je veux dire que ce que j'observe toujours, c'est que le R ^ 2 augmente. Mais c'est probablement juste à cause du centrage des données! Toute pensée est
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...