interpretation पर टैग किए गए जवाब

मैं तापमान बनाम आइसक्रीम की बिक्री का एक डमी डेटा ले रहा हूं और 2 श्रेणियों (पूरी तरह से डमी) को अलग करने के लिए के मीन्स (एन क्लस्टर्स = 2) का उपयोग करके इसे वर्गीकृत किया गया है। अब मैं इस डेटा पर एक प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस कर रहा …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर सलाह देने वाले प्रसिद्ध संसाधनों की बहुतायत है। (जैसे टफटे, स्टीफन कुछ एट अल , नाथन याउ ।) लेकिन इन सवालों के जवाब के लिए किस क्षेत्र (क्षेत्रों) की ओर रुख किया जा सकता है: क्या पाई चार्ट आलोचना व्यवहार में प्रासंगिक है? क्या लोग हैं जो …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

मेरे क्षेत्र में युग्मित डेटा को प्लॉट करने का सामान्य तरीका पतली ढलान वाली रेखा सेगमेंट की एक श्रृंखला के रूप में है, यह दो समूहों के लिए माध्यिका और CI के मध्य के साथ ओवरले करता है: हालाँकि, इस तरह के कथानक को पढ़ना बहुत कठिन हो जाता है …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

मैं मूल घटक विश्लेषण के आउटपुट को समझने की कोशिश कर रहा हूं जो निम्न प्रकार से किया गया है: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 …

9 r  pca  interpretation 

जब दो स्वतंत्र चर के बीच एक अंतःक्रिया होती है तो मुझे इंटरैक्शन प्लॉट की व्याख्या करने में परेशानी होती है। निम्नलिखित रेखांकन इस साइट से हैं: यहाँ, और स्वतंत्र चर हैं और DV आश्रित चर है।एAAबीBBडी वीDVDV प्रश्न: ए की बातचीत और मुख्य प्रभाव है एAA, लेकिन बी का …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

इसलिए मैं आर में लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल के साथ काम कर रहा हूं। हालांकि मैं अभी भी आंकड़ों के लिए नया हूं, मुझे लगता है कि मुझे अब तक प्रतिगमन मॉडल के लिए थोड़ी समझ है, लेकिन अभी भी कुछ ऐसा है जो मुझे परेशान करता है: लिंक की गई …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

मैंने एक एसवीडी अपघटन और 6-आयामी डेटा मैट्रिक्स के बहुआयामी स्केलिंग दोनों का प्रदर्शन किया, ताकि डेटा की संरचना की बेहतर समझ प्राप्त हो सके। दुर्भाग्य से, सभी एकवचन मान एक ही क्रम के हैं, जिसका अर्थ है कि डेटा की गतिशीलता वास्तव में 6 है। हालांकि, मैं एकवचन वैक्टर …

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

में Rमैं का उपयोग कर heteroscedasticity के लिए एक Breusch-बुतपरस्त परीक्षण प्रदर्शन कर सकते हैं ncvTestके समारोह carपैकेज। ब्रेक्स-पैगन परीक्षण एक प्रकार का ची स्क्वैयर परीक्षण है। मैं इन परिणामों की व्याख्या कैसे करूं: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) …

9 interpretation  heteroscedasticity