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).

6
Teoria grafów - analiza i wizualizacja
Nie jestem pewien, czy podmiot ten zainteresuje się CrossValidated. Powiesz mi Muszę przestudiować wykres (z teorii grafów ) tj. Mam pewną liczbę połączonych kropek. Mam tabelę ze wszystkimi kropkami i kropkami, od których każda jest zależna. (Mam też inną tabelę z implikacjami) Moje pytania brzmią: czy istnieje dobre oprogramowanie (lub …
3
interpretacja osi y wykresów częściowej zależności
To pytanie zostało przeniesione z Przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w ramach weryfikacji krzyżowej. Migrował 5 lat temu . Przeczytałem inne tematy dotyczące wykresów częściowej zależności, a większość z nich dotyczy tego, w jaki sposób rysujesz je różnymi pakietami, a nie jak możesz je dokładnie interpretować, więc: Czytałem …
1
t-SNE kontra MDS
Czytałem ostatnio kilka pytań na temat t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding ), a także odwiedziłem kilka pytań na temat MDS ( skalowanie wielowymiarowe ). Często stosuje się je analogicznie, więc wydaje się, że dobrym pomysłem jest sprawienie, by pytanie zawierało wiele pytań oddzielnie (lub w porównaniu do PCA ). …
8
Jak możesz wyobrazić sobie związek między 3 zmiennymi kategorycznymi?
Mam zestaw danych z trzema zmiennymi kategorialnymi i chcę wizualizować związek między wszystkimi trzema na jednym wykresie. Jakieś pomysły? Obecnie używam następujących trzech wykresów: Każdy wykres dotyczy poziomu depresji wyjściowej (łagodny, umiarkowany, ciężki). Następnie na każdym wykresie patrzę na związek między leczeniem (0,1) a poprawą depresji (brak, umiarkowany, znaczny). Te …
2
Jak opisać lub wizualizować model wielokrotnej regresji liniowej
Próbuję dopasować model wielokrotnej regresji liniowej do moich danych za pomocą kilku parametrów wejściowych, powiedzmy 3. F(x)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor=(A B C)T(x1 x2 x3)+d(i)(ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d \tag{i} \\ &\text{or} \\ F(x) &= (A\ B\ C)^T (x_1\ x_2\ x_3) + d \tag{ii} \end{align} …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
14
Oprogramowanie do łatwej, ale niezawodnej eksploracji danych
W moich próbach walki z chaosem w arkuszach kalkulacyjnych często ewangelicznie staram się uzyskać bardziej niezawodne narzędzia, takie jak prawdziwe oprogramowanie statystyczne (R, Stata i tym podobne). Ostatnio zostałem zakwestionowany przez ten pogląd przez kogoś, kto stanowczo stwierdził, że po prostu nie nauczy się programować. Chciałbym zapewnić im narzędzia do …
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
7
Jakie są alternatywy dla fabuły?
Pracuję nad stworzeniem strony internetowej, która wyświetla dane ze spisu dla wybranego przez użytkownika wielokąta i chciałbym graficznie pokazać rozkład różnych parametrów (jeden wykres na parametr). Dane zwykle mają następujące właściwości: Wielkość próby jest zwykle duża (powiedzmy około 10 000 punktów danych) Zakres wartości wydaje się być dość duży (na …
1
Jaka jest historia działek i jak ewoluował projekt „pudełka i wąsów”?
Wiele źródeł datuje klasyczny projekt „pudełkowej fabuły” na Johna Tukeya i jego „schematyczną fabułę” z 1970 r. Wygląda na to, że od tego czasu pozostał względnie niezmienny, a wycięta w pudełku wersja Edwarda Tufte'a nie została przyłapana, podczas gdy wykresy skrzypcowe - choć bardziej pouczający wariant wykresu skrzynkowego - pozostają …
5
Czy są jakieś wersje T-SNE do przesyłania strumieniowego danych?
Rozumiem t-SNE i aproksymację Barnesa-Huta, że ​​wszystkie punkty danych są wymagane, aby wszystkie oddziaływania sił mogły być obliczone w tym samym czasie, a każdy punkt można dostosować na mapie 2d (lub niższych wymiarach). Czy są jakieś wersje T-sne, które mogą skutecznie radzić sobie z przesyłaniem danych? Więc jeśli moje obserwacje …
1
Jak mogę „uchylić” pozycję geom_point w ggplot2?
Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Używam ggplot2 w R do tworzenia wykresów takich jak te: Paski błędów nakładają się na siebie, co wygląda na bardzo niechlujne. Jak mogę oddzielić paski …
5
Jaki jest najlepszy sposób na wizualizację zależności między zmiennymi dyskretnymi i ciągłymi?
Jaki jest najlepszy sposób na pokazanie związku między: zmienna ciągła i dyskretna, dwie zmienne dyskretne? Do tej pory korzystałem z wykresów rozrzutu, aby spojrzeć na związek między zmiennymi ciągłymi. Jednak w przypadku zmiennych dyskretnych punkty danych są kumulowane w określonych odstępach czasu. Zatem linia najlepszego dopasowania może być stronnicza.
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.