Preguntas etiquetadas con data-transformation

Para algunas mediciones, los resultados de un análisis se presentan adecuadamente en la escala transformada. Sin embargo, en la mayoría de los casos, es deseable presentar los resultados en la escala de medición original (de lo contrario, su trabajo es más o menos inútil). Por ejemplo, en el caso de …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation 

He tenido problemas con el siguiente problema, espero que sea fácil para los estadísticos (soy un programador con cierta exposición a las estadísticas). Necesito resumir las respuestas a una encuesta (para la administración). La encuesta tiene más de 100 preguntas, agrupadas en diferentes áreas (con aproximadamente 5 a 10 preguntas …

13 categorical-data  data-transformation  descriptive-statistics 

Estoy usando la descomposición del valor singular como técnica de reducción de dimensionalidad. Dados los Nvectores de dimensión D, la idea es representar las características en un espacio transformado de dimensiones no correlacionadas, lo que condensa la mayor parte de la información de los datos en los vectores propios de …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

En este caso particular, me refiero al día en que se congela un lago. Esta fecha de "hielo" solo ocurre una vez al año, pero a veces no ocurre en absoluto (si el invierno es cálido). Entonces, en un año, el lago puede congelarse el día 20 (20 de enero), …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Problema Me gustaría trazar la varianza explicada por cada uno de los 30 parámetros, por ejemplo, como un diagrama de barras con una barra diferente para cada parámetro, y la varianza en el eje y: Sin embargo, las variaciones están fuertemente sesgadas hacia valores pequeños, incluido 0, como se puede …

13 data-visualization  data-transformation  histogram 

Mi colega quiere analizar algunos datos después de transformar la variable de respuesta elevándola a la potencia de (es decir, ). y0.1251818\frac18y0,125y0.125y^{0.125} Me siento incómodo con esto, pero me cuesta articular por qué. No se me ocurre ninguna razón mecanicista para esta transformación. Tampoco lo he visto antes, y me …

12 regression  data-transformation  aic 

Pensé que entendía este problema, pero ahora no estoy tan seguro y me gustaría consultar con otros antes de continuar. Tengo dos variables Xy Y. Yes una relación, y no está limitada por 0 y 1 y generalmente se distribuye normalmente. Xes una proporción y está delimitada por 0 y …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

Estoy aprendiendo regresión lineal usando Introducción al análisis de regresión lineal de Montgomery, Peck y Vining . Me gustaría elegir un proyecto de análisis de datos. Tengo la ingenua idea de que la regresión lineal es adecuada solo cuando se sospecha que existen relaciones funcionales lineales entre las variables explicativas …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

Aquí se discute la interpretación errónea del supuesto de normalidad en la regresión lineal (que la "normalidad" se refiere a X y / o Y en lugar de los residuos), y el póster pregunta si es posible tener X e Y no distribuidos normalmente y todavía tienen residuos distribuidos normalmente. …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

Supongamos que tengo una variable leptokurtic que me gustaría transformar a la normalidad. ¿Qué transformaciones pueden lograr esta tarea? Soy muy consciente de que la transformación de datos puede no ser siempre deseable, pero como búsqueda académica, supongo que quiero "forzar" los datos a la normalidad. Además, como se puede …

12 normal-distribution  data-transformation  kurtosis  qq-plot 

Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Tengo dos variables aleatorias e .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Dado que puedo estimar ¿cómo puedo estimarCov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log⁡(X),log⁡(Y))?\text{Cov}(\log(X), \log(Y))?

12 data-transformation  covariance  random-variable 

Probablemente, esta es una pregunta muy básica, pero parece que no puedo encontrar una respuesta sólida para ella. Espero aquí, puedo. Actualmente estoy leyendo documentos como preparación para mi propia tesis de maestría. Actualmente, estoy leyendo un artículo que investiga la relación entre los tweets y las características del mercado …

12 correlation  data-transformation  logarithm 

Típicamente, cuando uno encuentra medidas de resultado continuas pero sesgadas en un diseño longitudinal (digamos, con un efecto entre sujetos), el enfoque común es transformar el resultado en normalidad. Si la situación es extrema, como en el caso de las observaciones truncadas, uno podría ponerse elegante y usar un modelo …

12 repeated-measures  data-transformation  skewness 

A menudo veo que los autores estiman un modelo de "diferencia logarítmica", p. Ej. log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog⁡(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 Estoy de acuerdo en que esto es apropiado para relacionar con un cambio porcentual en mientras que es .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Pero la diferencia logarítmica es una aproximación, …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm