skewness पर टैग किए गए जवाब

मैं अत्यधिक तिरछे डेटा पर काम कर रहा हूं, इसलिए मैं केंद्रीय प्रवृत्ति को संक्षेप करने के लिए औसत के बजाय माध्यिका का उपयोग कर रहा हूं। मैं अक्सर रिपोर्टिंग लोगों को देखने जब मैं फैलाव का एक उपाय करना चाहते हैं मतलब मानक विचलन±±\pm या मंझला चतुर्थकों±±\pm केंद्रीय प्रवृत्ति …

11 mean  skewness  median  reporting  mad 

मेरे पास डेटा का एक संग्रह है, जिसे मैंने मूल रूप से सोचा था कि सामान्य रूप से वितरित किया गया था। तब मैंने वास्तव में इसे देखा, और महसूस किया कि यह नहीं था, ज्यादातर इसलिए क्योंकि डेटा तिरछा है, और मैंने एक शॉपीरो-विकक्स टेस्ट भी किया। मैं अभी …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि आरसीटी से डेटा (एलओएस) रहने की अस्पताल की लंबाई का विश्लेषण करने के लिए इष्टतम तरीके के बारे में आम सहमति है या नहीं। यह आम तौर पर एक बहुत ही सही-तिरछा वितरण होता है, जिसके तहत अधिकांश रोगियों को कुछ दिनों से …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

तिरछा-सामान्य के लिए फॉर्मूला पैरामीटर अनुमान क्या हैं? यदि आप कर सकते हैं, तो MLE या माँ के माध्यम से व्युत्पत्ति भी बहुत अच्छी होगी। धन्यवाद संपादित करें । मेरे पास डेटा का एक सेट है जिसके लिए मैं प्लॉट द्वारा नेत्रहीन बता सकता हूं कि बाईं ओर थोड़ा तिरछा …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

मेरे पास बड़े सर्वेक्षण डेटा, एक बाइनरी परिणाम चर और बाइनरी और निरंतर सहित कई व्याख्यात्मक चर हैं। मैं मॉडल सेट (GLM और मिश्रित GLM दोनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं) और शीर्ष मॉडल का चयन करने के लिए सूचना सिद्धांत का उपयोग कर रहा हूं। मैंने सहसंबंधों के …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

मेरे पास बाएं-तिरछे / भारी पूंछ वाले वितरण की एक श्रृंखला है जिसे मैं दिखाना चाहूंगा। तीन कारकों में 42 वितरण होते हैं (लेबल के रूप में A, Bऔर Cनीचे)। इसके अलावा, भिन्नता पूरे कारक में सिकुड़ रही है B। मेरे पास यह मुद्दा है कि वितरण परिणाम के पैमाने …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

मैं स्टॉक इंडेक्स पर दैनिक रिटर्न के कुछ वर्णनात्मक आंकड़े कर रहा हूं। Ie यदि और क्रमशः 1 और दिन 2 पर सूचकांक के स्तर हैं, तो वह रिटर्न है जिसका मैं उपयोग कर रहा हूं (साहित्य में पूरी तरह से मानक)।पी1पी1P_1पी2पी2P_2एल ओ जीइ( पी2पी1)एलओजीइ(पी2पी1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) तो कुर्तोसिस इनमें से …

10 distributions  finance  skewness  kurtosis 

Skewness के समान सामान्यीकृत क्या होगा जिसमें डेटा के समान इकाई होगी? इसी तरह, कुर्तोसिस के बराबर सामान्यीकृत क्या होगा? आदर्श रूप से, इन कार्यों को डेटा के संबंध में रैखिक होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि यदि सभी टिप्पणियों को एक कारक से गुणा किया जाना है n, तो …

10 skewness  kurtosis 

यह मेरे लिए वर्णन करने के लिए बहुत कठिन है, लेकिन मैं अपनी समस्या को समझने का प्रयास करूँगा। तो सबसे पहले आपको यह जानना होगा कि मैंने अब तक एक बहुत ही सरल रैखिक प्रतिगमन किया है। इससे पहले कि मैं गुणांक का अनुमान लगाता, मैंने अपने के वितरण …

10 regression  residuals  skewness 

दो बार अलग-अलग और सममित वितरण पर विचार करें । अब एक दूसरे दो अलग-अलग वितरण पर विचार करें इस अर्थ में तिरछी है:FXFX\mathcal{F}_XFZFZ\mathcal{F}_Z (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. जहाँ वैन Zwet का उत्तल क्रम है [0] ताकि इसके बराबर हो:⪯c⪯c\preceq_c(1)(1)(1) (2)F−1ZFX(x) is convex ∀x∈R.(2)FZ−1FX(x) is convex ∀x∈R.(2)\quad F^{-1}_ZF_X(x)\text{ is convex $\forall x\in\mathbb{R}.$} अब …

9 distributions  skewness 

मैं इस समुदाय से चार प्रकार के तिरछे पर अधिक अंतर्दृष्टि की उम्मीद कर रहा हूं। मेरे द्वारा निर्दिष्ट प्रकार http://www.inside-r.org/packages/cran/e1071/docs/skewness सहायता पृष्ठ में उल्लिखित हैं । मदद पृष्ठ में पुरानी पद्धति का उल्लेख नहीं किया गया था, लेकिन मैं इसे फिर भी शामिल करता हूं। require(moments) require(e1071) x=rnorm(100) n=length(x) …

9 skewness 

मैं 22 चर पर आधारित SPSS पर प्रमुख घटक विश्लेषण (कारक विश्लेषण) करना चाहता हूं। हालाँकि, मेरे कुछ चर बहुत तिरछे हैं (एसपीएसएस से गणना की गई तिरछी दूरी 2-80 तक है!)। तो यहाँ मेरे सवाल हैं: क्या मुझे तिरछे चरों को वैसा ही रखना चाहिए या क्या मैं मुख्य …

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness