variance-stabilizing पर टैग किए गए जवाब

जब आप डेटा की गणना करते हैं तो अक्सर वर्गमूल लेने की सिफारिश की जाती है। (सीवी पर कुछ उदाहरणों के लिए, @ HarveyMotulsky का उत्तर यहां देखें , या @ व्हिबर का उत्तर यहां दें ।) दूसरी ओर, जब पॉइज़न के रूप में वितरित प्रतिक्रिया चर के साथ एक …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

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 

क्या डेटा को वर्गमूल के साथ बदलने के लिए मैं क्या सोच सकता हूं, इसका कोई कारण है? मेरा मतलब है कि मैं हमेशा निरीक्षण करता हूं कि आर ^ 2 बढ़ता है। लेकिन यह शायद डेटा को केंद्रित करने के कारण है! किसी भी विचार की सराहना की है!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing 

परीक्षण स्कोर (जैसे, शिक्षा या मनोविज्ञान में) के विश्लेषण में, आम विश्लेषण तकनीक अक्सर मानती है कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं। हालांकि, शायद अधिक बार नहीं, स्कोर कभी-कभी सामान्य से बेतहाशा विचलन करते हैं। मैं कुछ बुनियादी सामान्यीकरण परिवर्तनों से परिचित हूं, जैसे: चौकोर जड़ें, लघुगणक, …

10 data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing