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).

3
Praktyczny samouczek PCA z danymi
Wyszukiwanie w Internecie samouczka PCA daje tysiące wyników (nawet wideo). Wiele samouczków jest bardzo dobrych. Ale nie jestem w stanie znaleźć żadnego praktycznego przykładu, w którym wyjaśniono PCA przy użyciu niektórych zestawów danych, których mogę użyć do demonstracji. Potrzebuję samouczka, który zapewnia niewielki zestaw danych, który jest łatwy do wykreślenia …
1
Rysowanie zdarzeń na osi czasu w R.
Czy istnieje biblioteka wykresów dla R, która mogłaby zamienić ramkę danych czasów rozpoczęcia i zatrzymania w wykres osi czasu podobny do następującego: Tylko oś Y oznacza, że ​​kumuluje się ze współbieżnością, ale nie zawsze reprezentuje współbieżność (patrz przerwa pośrodku). Każde szare pole jest zdarzeniem - wierszem z ramki danych. Ramka …
3
Jak zrobić wykresy waflowe w R?
Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Jak wykreślić wykres waflowy jako alternatywę dla używania piecharts w R? help.search("waffle") No help files found with alias or concept or title matching ‘waffle’ using …
1
Jak narysować wykres piargowy w pythonie? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte w zeszłym roku . Używam pojedynczego rozkładu wektora na macierzy i otrzymuję macierze U, S i Vt. W tym momencie próbuję wybrać próg liczby wymiarów …
2
Wizualizacja danych wielowymiarowych (LSI) w 2D
Korzystam z ukrytego indeksowania semantycznego, aby znaleźć podobieństwa między dokumentami ( dzięki, JMS! ) Po zmniejszeniu wymiaru próbowałem k-średnich grupowania dokumentów w klastry, co działa bardzo dobrze. Chciałbym jednak pójść nieco dalej i wizualizować dokumenty jako zestaw węzłów, w których odległość między dowolnymi dwoma węzłami jest odwrotnie proporcjonalna do ich …
1
Błąd podczas zgłaszania z medianą i reprezentacjami graficznymi?
Użyłem szerokiej gamy testów dla danych mojej pracy magisterskiej, od parametrycznych ANOVA i testów t do nieparametrycznych testów Kruskala-Wallisa i Manna-Whitneysa, a także transformowanych rangą 2-drogowych ANOVA i GzLM z danymi binarnymi, dane Poissona i proporcjonalne. Teraz muszę wszystko zgłosić, pisząc to wszystko w moich wynikach. Zapytałem już tutaj, jak …
2
Jak narysować wykres interakcji z przedziałami ufności?
Moje próby: Nie mogłem uzyskać przedziałów ufności interaction.plot() z drugiej strony plotmeans()z pakietu „gplot” nie wyświetlałby dwóch wykresów. Co więcej, nie mogłem nałożyć dwóch plotmeans()wykresów jeden na drugim, ponieważ domyślnie oś jest inna. Miałem pewne sukcesy, używając plotCI()pakietu gplot i nakładając dwa wykresy, ale dopasowanie osi nie było idealne. Wszelkie …
4
Jak przedstawić zysk z wyjaśnionej wariancji dzięki korelacji Y i X?
Poszukuję, jak (wizualnie) wyjaśnić studentom pierwszego roku prostą korelację liniową. Klasycznym sposobem wizualizacji byłoby stworzenie wykresu rozproszenia Y ~ X z prostą linią regresji. Ostatnio wpadłem na pomysł rozszerzenia tego typu grafiki, dodając do wykresu 3 kolejne obrazy, pozostawiając mi: wykres rozproszenia y ~ 1, następnie y ~ x, res …
2
Szybko ocenić (wizualnie) korelacje między uporządkowanymi danymi kategorialnymi w R?
Szukam korelacji między odpowiedziami na różne pytania w ankiecie („umm, zobaczmy, czy odpowiedzi na pytanie 11 korelują z odpowiedziami na pytanie 78”). Wszystkie odpowiedzi są kategoryczne (większość z nich „od bardzo nieszczęśliwych” do „bardzo szczęśliwych”), ale kilka z nich ma inny zestaw odpowiedzi. Większość z nich można uznać za porządkowe, …
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
11 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 
1
Jak interpretować wycięte wykresy pudełkowe
Wykonując EDA postanowiłem użyć wykresu pudełkowego, aby zilustrować różnicę między dwoma poziomami czynnika. Sposób, w jaki ggplot renderował wykres pudełkowy, był zadowalający, ale nieco uproszczony (pierwszy wykres poniżej). Podczas badania właściwości wykresów pudełkowych zacząłem eksperymentować z wycięciami. Rozumiem, że wycięcia wyświetlają CI wokół mediany i że jeśli wycięcia dwóch pól …
1
Jakie metody graficzne są przydatne do wizualizacji agregacji niepewności?
Mam zestaw systemów, w których gromadzą się w nim niepewności. Nie zawsze są one czysto addytywne - czasem są, a czasem nie. Odniosłem pewne sukcesy w stosowaniu wykresów wachlarzowych, słupkowych z przedziałami ufności i wykresów pudełkowych do komunikowania pojedynczych elementów. Ale w jaki sposób mogę pokazać, w jaki sposób gromadzą …
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.