Pytania otagowane jako histogram

Histogram jest graficzną reprezentacją częstotliwości zmiennej ciągłej. Zmienna jest dzielona na przedziały i dla każdego przedziału rysowany jest słupek, proporcjonalnie do jego częstotliwości w 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, …
8
Obliczanie optymalnej liczby pojemników na histogramie
Interesuje mnie znalezienie możliwie optymalnej metody określania, ile pojemników powinienem użyć na histogramie. Moje dane powinny mieścić się w przedziale od 30 do 350 obiektów, a w szczególności staram się stosować próg (taki jak metoda Otsu), w którym „dobre” obiekty, których powinienem mieć mniej i które powinny być bardziej rozproszone, …
6
Jak ocenić podobieństwo dwóch histogramów?
Biorąc pod uwagę dwa histogramy, jak oceniamy, czy są one podobne, czy nie? Czy wystarczy spojrzeć na dwa histogramy? Proste mapowanie jeden na jeden ma problem polegający na tym, że jeśli histogram jest nieco inny i nieznacznie przesunięty, nie uzyskamy pożądanego wyniku. Jakieś sugestie?
3
Czym różni się rozkład Poissona od rozkładu normalnego?
Wygenerowałem wektor, który ma rozkład Poissona, jak następuje: x = rpois(1000,10) Jeśli wykonam histogram używając hist(x), rozkład wygląda jak znajomy rozkład normalny w kształcie dzwonu. Jednak w teście Kołmogorowa-Smirnoffa ks.test(x, 'pnorm',10,3)stwierdzono, że rozkład różni się znacznie od rozkładu normalnego z powodu bardzo małej pwartości. Moje pytanie brzmi zatem: czym różni …
3
Korzyści z używania wykresów QQ nad histogramami
W tym komentarzu Nick Cox napisał: Podział na klasy jest starożytną metodą. Podczas gdy histogramy mogą być przydatne, nowoczesne oprogramowanie statystyczne ułatwia, a także wskazane jest dopasowanie rozkładów do surowych danych. Binning po prostu odrzuca szczegóły, które są kluczowe przy określaniu, które rozkłady są prawdopodobne. Kontekst tego komentarza sugeruje użycie …
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 
1
Dobroć dopasowania do histogramów 2D
Mam dwa zestawy danych reprezentujących parametry gwiazd: obserwowany i modelowany. Za pomocą tych zestawów tworzę tak zwany schemat dwukolorowy (TCD). Próbkę można zobaczyć tutaj: Być obserwowane dane i B dane wydobyte z modelu (nieważne czarne linie, kropki reprezentują dane) Mam tylko jedno A schemat, ale może produkować tyle różnych B …
1
Jak działa test chi-kwadrat Pearsona
Po ostatnim głosowaniu w dół próbowałem sprawdzić swoje zrozumienie testu Pearson Chi Squared. Zwykle używam statystyki chi kwadrat (lub zredukowanej statystyki chi kwadrat) do dopasowania lub sprawdzenia wynikowego dopasowania. W tym przypadku wariancja nie jest zwykle oczekiwaną liczbą zliczeń w tabeli lub histogramie, ale pewną wariancją określoną eksperymentalnie. Tak czy …
1
Caret glmnet vs cv.glmnet
Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z karetką? Cross-validation `glmnet` za pomocą` caret` ale nie udzielono odpowiedzi, co może …
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.