data-visualization पर टैग किए गए जवाब

मुझे घनत्व प्लॉट की ऊंचाई की व्याख्या कैसे करनी चाहिए: उपरोक्त भूखंड में उदाहरण के लिए, शिखर x = 18 पर लगभग 0.07 पर है। क्या मैं अनुमान लगा सकता हूं कि लगभग 7% मूल्य 18 के आसपास हैं? क्या मैं इससे अधिक विशिष्ट हो सकता हूं? 0.02 की ऊंचाई …

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कहें कि मेरे पास निम्नलिखित चार आयामी डेटा हैं, जहां पहले तीन को निर्देशांक माना जा सकता है, और अंतिम को मूल्यों के रूप में माना जा सकता है। c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 अंतिम मूल्य पर पहले तीन …

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एक होमवर्क प्रश्न के भाग के लिए, मुझे सबसे छोटे और सबसे बड़े अवलोकन को हटाकर और परिणाम की व्याख्या करने के लिए एक डेटासेट के लिए छंटनी के माध्यम की गणना करने के लिए कहा गया था। छंटनी का मतलब अप्रभावित माध्य से कम था। मेरी व्याख्या यह थी …

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मेरे पास हिस्टोग्राम, कर्नेल घनत्व और वित्तीय लॉग रिटर्न का एक सामान्य सामान्य वितरण है, जो नुकसान (संकेत बदल जाता है) में बदल जाता है, और इन आंकड़ों का एक सामान्य क्यूक्यू प्लॉट: क्यूक्यू साजिश स्पष्ट रूप से दिखाती है कि पूंछ सही ढंग से फिट नहीं हैं। लेकिन अगर …

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मैं अभी इस महान विश्लेषण में आया हूं जो कि दिलचस्प और सुंदर दोनों है: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html मैं उत्सुक हूं कि आर का उपयोग करके इस तरह के "पथ के पेड़" का निर्माण कैसे किया जा सकता है। ऐसे पथ पेड़ के निर्माण के लिए क्या डेटा और एल्गोरिदम की आवश्यकता …

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मैं निम्नलिखित संभावना समारोह है: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} कहाँ पे z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. मेरा मॉडल जैसा दिखता है Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} यह एक संभावना वक्र के माध्यम से कल्पना की जाती है जो नीचे की तरह दिखता है। …

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नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

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पिछली पोस्ट में मैंने सोचा है कि EQ-5D स्कोर के साथ कैसे व्यवहार किया जाए । हाल ही में मैं बोताई और मैककेन द्वारा सुझाए गए लॉजिस्टिक क्वांटाइल रिग्रेशन पर अड़ गया, जो बंधे हुए परिणामों से निपटने का एक सुंदर तरीका पेश करता है। सूत्र सरल है: एल ओ …

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उदाहरण के लिए। इस पृष्ठ पर उन जैसे http://store.steampowered.com/hwsurvey क्या कोई तैयार सॉफ्टवेयर है जो ऐसा कर सकता है? वैकल्पिक रूप से, अन्य सॉफ़्टवेयर के लिए कोई सिफारिशें जो कुछ समान करती हैं? मुझे पता है कि यह वास्तव में एक सांख्यिकी प्रश्न नहीं है, लेकिन मुझे बहुत दृढ़ता से …

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बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 4 साल पहले बंद हुआ । मैं आर में एक ग्राफ पर चार …

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प्लेन इंग्लिश में, ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट की व्याख्या कैसे की जाती है? दो अलग-अलग माप विधियों की तुलना करने के अन्य तरीकों पर एक ब्लैंड-अल्टमैन साजिश का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

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मेरे पास डेटा है जिसके लिए मैंने स्पीयरमैन सहसंबंध की गणना की और इसे प्रकाशन के लिए कल्पना करना चाहता हूं। निर्भर चर को रैंक किया गया है, स्वतंत्र चर नहीं है। जो मैं कल्पना करना चाहता हूं वह वास्तविक ढलान की तुलना में सामान्य प्रवृत्ति है, इसलिए मैंने स्वतंत्र …

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निम्नलिखित कोड और आउटपुट पर विचार करें: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") ऐसा लगता है कि लॉग-नॉर्मल के लिए क्यूक्यू प्लॉट …

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मैं आंकड़ों में अच्छा नहीं हूं, लेकिन मुझे लगता है कि मैं सही जगह पर आया हूं। मेरा प्रश्न सरल है: मेरी समस्या में एक छोटे देश में कई राज्यों की जनसंख्या की तुलना करना शामिल है, लेकिन कुछ राज्यों की जनसंख्या ३,०००,००० और कुछ की आबादी २००० है। मैं …

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हमें किन स्थितियों में t-SNE (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अलावा) का उपयोग करना चाहिए? टी-एसएनई का उपयोग आयामीता में कमी के लिए किया जाता है। इस प्रश्न का उत्तर बताता है कि t-SNE का उपयोग केवल विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाना चाहिए और हमें इसे क्लस्टरिंग के लिए उपयोग नहीं करना …

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