logarithm पर टैग किए गए जवाब

किसी संख्या का लघुगणक वह शक्ति है जिसके आधार पर संख्या प्राप्त करने के लिए आधार को उठाया जाना चाहिए।

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आपको कब और क्यों एक वितरण (संख्याओं) का लॉग लेना चाहिए?
कहो कि मेरे पास कुछ ऐतिहासिक डेटा हैं, पिछले स्टॉक की कीमतें, एयरलाइन टिकट की कीमत में उतार-चढ़ाव, कंपनी के पिछले वित्तीय डेटा ... अब कोई (या कोई सूत्र) साथ आता है और कहता है "चलो वितरण के लॉग का उपयोग करें / उपयोग करें" और यहाँ मैं WHY कहाँ …

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रैखिक प्रतिगमन में, वास्तविक मूल्यों के बजाय एक स्वतंत्र चर के लॉग का उपयोग करना कब उचित है?
क्या मैं प्रश्न में स्वतंत्र चर के लिए एक बेहतर व्यवहार किए गए वितरण की तलाश कर रहा हूं, या बाहर के प्रभाव को कम करने के लिए, या कुछ और?

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लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किए गए पूर्वानुमान और / या प्रतिक्रिया की व्याख्या
मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

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ऐसा क्यों है कि प्राकृतिक लॉग परिवर्तन प्रतिशत परिवर्तन हैं? लॉग के बारे में क्या है जो ऐसा करता है?
क्या कोई समझा सकता है कि लॉग के गुण इसे कैसे बनाते हैं ताकि आप रैखिक परिवर्तन कर सकें जहां गुणांक प्रतिशत परिवर्तन के रूप में व्याख्या किए गए हैं?

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टूटी हुई कुल्हाड़ियों के विकल्प क्या हैं?
उपयोगकर्ताओं को अक्सर एक ही ग्राफ पर परिमाण के विभिन्न आदेशों का डेटा पेश करने के लिए अक्ष मूल्यों को तोड़ने के लिए लुभाया जाता है ( यहां देखें )। हालांकि यह सुविधाजनक हो सकता है यह हमेशा डेटा प्रदर्शित करने का पसंदीदा तरीका नहीं है (यह सबसे अच्छा भ्रामक …

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लॉग का अपेक्षित मूल्य और भिन्नता (ए)
मैं एक यादृच्छिक चर है एक्स( a ) = लॉग( ए )X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a) , जहां एक सामान्य वितरित एन( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2) । मैं के बारे में क्या कह सकते हैं इ( एक्स))E(X)E(X) और वीए आर ( एक्स))Var(X)Var(X) ? एक अनुमान भी मददगार होगा।

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धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?
परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …
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 

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आंकड़ों में, मुझे लगता है चाहिए
मैं आँकड़ों का अध्ययन कर रहा हूँ और अक्सर सूत्रों से युक्त logहोता हूँ और मैं हमेशा उलझन में रहता हूँ अगर मुझे यह व्याख्या करनी चाहिए कि मानक अर्थ के रूप में log, अर्थात आधार 10, या यदि आँकड़ों में प्रतीक log को आमतौर पर प्राकृतिक लॉग माना जाता …

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संभाव्यता के उत्पाद की संभावना बनाम प्रवेश करें
इस विकिपीडिया लेख के अनुसार , कम्प्यूटेशन को अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से इष्टतम बनाने के x⋅yरूप में संभावनाओं के उत्पाद का प्रतिनिधित्व कर सकता है -log(x) - log(y)। लेकिन अगर मैं एक उदाहरण कहने की कोशिश करूँ: p1 = 0.5 p2 = 0.5 p1 * p2 = 0.25 -log(p1) - …

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एक गामा यादृच्छिक चर के लघुगणक का तिरछापन
पर विचार करें गामा यादृच्छिक चर X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) । माध्य, विचरण और तिरछापन के लिए स्वच्छ सूत्र हैं: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} अब एक लॉग-परिवर्तित यादृच्छिक चर Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) । माध्य और विचरण के लिए विकिपीडिया सूत्र देता है: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} डिगामा और ट्राइगम्मा फ़ंक्शंस …

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मुख्य घटक विश्लेषण करने से पहले डेटा को लॉग-ट्रांसफ़ॉर्म क्यों करें?
यहाँ एक ट्यूटोरियल के बाद Im: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ पीसीए की बेहतर समझ हासिल करने के लिए। ट्यूटोरियल आईरिस डेटासेट का उपयोग करता है और पीसीए से पहले एक लॉग ट्रांसफॉर्मेशन लागू करता है: सूचना निम्न कोड में हम के रूप में [1] और सेट द्वारा सुझाए गए सतत चर के लिए …

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नकारात्मक मानों को लघुगणक में कैसे बदलें?
मैं जानना चाहूंगा कि नकारात्मक मूल्यों को कैसे बदलना है Log(), क्योंकि मेरे पास विषमकोणीय डेटा है। मैंने पढ़ा कि यह सूत्र के साथ काम करता है, Log(x+1)लेकिन यह मेरे डेटाबेस के साथ काम नहीं करता है और मैं परिणाम के रूप में NaN प्राप्त करना जारी रखता हूं। उदाहरण …
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लॉगरिदमिक ऑफसेट के साथ बाइनरी मॉडल (प्रोबिट और लॉगिट)
क्या किसी को इस बात की व्युत्पत्ति है कि प्रोब और लॉजिट जैसे बाइनरी मॉडल में ऑफसेट कैसे काम करता है? मेरी समस्या में, अनुवर्ती विंडो लंबाई में भिन्न हो सकती है। मान लीजिए कि रोगियों को उपचार के रूप में रोगनिरोधी गोली मिलती है। शॉट अलग-अलग समय पर होता …

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लॉग चर का उपयोग क्यों करें?
शायद, यह एक बहुत ही बुनियादी सवाल है, लेकिन मुझे इसके लिए कोई ठोस जवाब नहीं मिल रहा है। मैं यहाँ आशा करता हूँ, मैं कर सकता हूँ। मैं वर्तमान में अपने गुरु की थीसिस के लिए तैयारी के रूप में पेपर पढ़ रहा हूं। वर्तमान में, मैं एक पेपर …

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क्या लॉग अंतर समय श्रृंखला मॉडल विकास दर से बेहतर हैं?
अक्सर मुझे लगता है कि लेखक "लॉग अंतर" मॉडल का अनुमान लगाते हैं, उदाहरण के लिए लॉग( yटी) - लॉग( yटी - 1) = लॉग( yटी/ यटी - 1) = α + βएक्सटीlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t मैं मानता हूँ यह संबंधित के लिए उपयुक्त है …

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