Pytania otagowane jako data-visualization

Konstruowanie znaczących i użytecznych graficznych reprezentacji danych. (Jeśli twoje pytanie dotyczy tylko tego, jak uzyskać określone oprogramowanie, aby uzyskać konkretny efekt, prawdopodobnie nie ma tutaj tematu).

4
Jak interpretować wykres QQ
Pracuję z małym zestawem danych (21 obserwacji) i mam następujący normalny wykres QQ w R: Widząc, że fabuła nie obsługuje normalności, co mogę wnioskować o rozkładzie podstawowym? Wydaje mi się, że rozkład bardziej przesunięty w prawo byłby lepszym rozwiązaniem, prawda? Jakie inne wnioski możemy wyciągnąć z danych?
4
Ocena przybliżonego rozkładu danych na podstawie histogramu
Załóżmy, że chcę sprawdzić, czy moje dane są wykładnicze na podstawie histogramu (tzn. Są przekrzywione w prawo). W zależności od sposobu grupowania lub binowania danych mogę uzyskać bardzo różne histogramy. Jeden zestaw histogramów sprawi, że dane będą miały charakter wykładniczy. Kolejny zestaw sprawi, że dane nie będą wykładnicze. Jak sprawić, …
1
Interpretowanie plot.lm ()
Miałem pytanie dotyczące interpretacji wykresów generowanych przez wykres (lm) w R. Zastanawiałem się, czy moglibyście mi powiedzieć, jak interpretować wykresy położenia skali i wykresy rezydualne dźwigni? Wszelkie uwagi będą mile widziane. Zakłada podstawową wiedzę na temat statystyki, regresji i ekonometrii.
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
3
Jak stworzyć ładny wykres wyników analizy skupień k-średnich?
Używam R, aby wykonać grupowanie K-oznacza. Używam 14 zmiennych do uruchomienia K-średnich Jaki jest ładny sposób na wykreślenie wyników K-średnich? Czy są jakieś istniejące wdrożenia? Czy posiadanie 14 zmiennych komplikuje wykreślanie wyników? Znalazłem coś o nazwie GGcluster, które wygląda fajnie, ale wciąż jest w fazie rozwoju. Przeczytałem też coś o …
8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
4
Jak wizualizować, co robi analiza kanoniczna (w porównaniu z tym, co robi analiza głównych składowych)?
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) jest techniką związaną z analizą głównych składników (PCA). Chociaż łatwo jest nauczyć się PCA lub regresji liniowej za pomocą wykresu punktowego (zobacz kilka tysięcy przykładów w wyszukiwaniu obrazów w Google), nie widziałem podobnego intuicyjnego dwuwymiarowego przykładu dla CCA. Jak wizualnie wyjaśnić, co robi liniowy CCA?
3
Jak wykreślić przykładowe drzewo z randomForest :: getTree ()? [Zamknięte]
Każdy otrzymał sugestie dotyczące biblioteki lub kodu dotyczące sposobu wykreślenia kilku przykładowych drzew z: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Tak, wiem, że nie powinieneś tego robić operacyjnie, RF to czarna skrzynka itp. Itp. Chcę wizualnie sprawdzić poprawność drzewa, aby zobaczyć, czy jakieś zmienne zachowują się nieintuicyjnie, potrzebuję ulepszenia / połączenia / dyskretyzacji …
2
Jak mogę zmienić tytuł legendy w ggplot2? [Zamknięte]
Mam wykres, który tworzę w ggplot2, aby podsumować dane, które pochodzą z 2 x 4 x 3 komórek. Byłem w stanie wykonać panele dla zmiennej 2-poziomowej za pomocą facet_grid(. ~ Age)i ustawić za pomocą osi xiy aes(x=4leveledVariable, y=DV). Kiedyś aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)produkować fabułę tej pory. To daje mi wizualizację, która jest …
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 …
6
Jak określić najlepszy punkt odcięcia i jego przedział ufności za pomocą krzywej ROC w R?
Mam dane z testu, który można by wykorzystać do rozróżnienia komórek normalnych i nowotworowych. Zgodnie z krzywą ROC wygląda dobrze do tego celu (pole pod krzywą wynosi 0,9): Moje pytania to: Jak ustalić punkt odcięcia dla tego testu i przedział ufności, w którym odczyty należy oceniać jako niejednoznaczne? Jaki jest …
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.