Pytania otagowane jako data-transformation

Ponowne wyrażanie matematyczne, często nieliniowe, wartości danych. Dane są często przekształcane w celu spełnienia założeń modelu statystycznego lub w celu ułatwienia interpretacji wyników analizy.

12
Jak przekształcić dane nieujemne, w tym zera?
Jeśli mam bardzo wypaczone pozytywne dane, często biorę dzienniki. Ale co mam zrobić z mocno wypaczonymi nieujemnymi danymi, które zawierają zera? Widziałem dwie zastosowane transformacje: log( x + 1 )log⁡(x+1)\log(x+1) który ma ciekawą funkcję, która 0 odwzorowuje na 0. log( x + c )log⁡(x+c)\log(x+c) gdzie c jest albo oszacowane, albo …
1
Dlaczego transformacja pierwiastka kwadratowego jest zalecana dla danych zliczania?
Często zaleca się, aby wziąć pierwiastek kwadratowy, gdy zliczasz dane. (Aby zapoznać się z niektórymi przykładami CV, patrz odpowiedź @ Harveya Motulsky'ego tutaj lub odpowiedź @ whubera tutaj .) Z drugiej strony, podczas dopasowywania uogólnionego modelu liniowego ze zmienną odpowiedzi rozmieszczoną jako Poisson, log jest łącznikiem kanonicznym . Jest to …
5
Jak niewielka ilość powinna być dodana do x, aby uniknąć przyjęcia logarytmu zerowego?
Analizowałem moje dane takimi, jakie są. Teraz chcę spojrzeć na moje analizy po pobraniu dziennika wszystkich zmiennych. Wiele zmiennych zawiera wiele zer. Dlatego dodaję niewielką ilość, aby uniknąć przyjęcia logarytmu zerowego. Do tej pory dodałem 10 ^ -10, bez żadnego uzasadnienia, tylko dlatego, że czułem, że dodanie bardzo małej ilości …
8
Czy kiedykolwiek ma sens traktowanie danych kategorycznych jako ciągłych?
Odpowiadając na to pytanie dotyczące danych dyskretnych i ciągłych , uprzejmie stwierdziłem, że rzadko ma sens traktowanie danych kategorycznych jako ciągłych. Na pierwszy rzut oka wydaje się to oczywiste, ale intuicja jest często kiepskim przewodnikiem statystycznym, a przynajmniej moim. Zastanawiam się teraz: czy to prawda? A może istnieją ustalone analizy, …
3
Kiedy odpowiednie są skale dziennika?
Czytałem, że używanie skal logów, gdy wykresy / wykresy są odpowiednie w pewnych okolicznościach, takich jak oś y na wykresie szeregów czasowych. Jednak nie byłem w stanie znaleźć ostatecznego wyjaśnienia, dlaczego tak jest, ani kiedy byłoby to właściwe. Proszę pamiętać, że nie jestem statystykiem, więc mogę zupełnie nie rozumieć tego …
1
Jak zastosować normalizację / normalizację do zestawu szkoleniowego i testowego, jeśli celem jest przewidywanie?
Czy jednocześnie przekształcam wszystkie moje dane lub foldery (jeśli zastosowano CV)? na przykład (allData - mean(allData)) / sd(allData) Czy osobno przekształcam skład zestawu i zestaw testowy? na przykład (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Czy też przekształcam skład zestawu i korzystam z obliczeń na zestawie testów? …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
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 
4
Normalizacja a skalowanie
Jaka jest różnica między „normalizacją” danych a „skalowaniem” danych? Do tej pory myślałem, że oba terminy odnoszą się do tego samego procesu, ale teraz zdaję sobie sprawę, że jest coś więcej, czego nie wiem / nie rozumiem. Także jeśli istnieje różnica między normalizacją a skalowaniem, kiedy powinniśmy używać normalizacji, ale …
1
Regresja: przekształcanie zmiennych
Czy podczas transformowania zmiennych musisz używać tej samej transformacji? Na przykład mogę wybrać i wybrać zmienne transformowane, jak w: Niech będzie wiekiem, długością zatrudnienia, długością pobytu i dochodem.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) A może musisz być spójny ze swoimi transformacjami i używać tego samego? Jak w: Y …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.