Preguntas etiquetadas con data-visualization

Construir representaciones gráficas significativas y útiles de datos. (Si su pregunta es solo acerca de cómo hacer que un software en particular produzca un efecto específico, entonces es probable que no sea el tema aquí).

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Conectando los puntos en un gráfico
Dado un gráfico que es el producto de una ecuación, podemos calcular significativamente cualquier punto que resuelva la ecuación y, en consecuencia, también una línea que pase por los puntos. La línea, en cualquiera de sus puntos, es la respuesta. Pero ¿qué pasa con medidas como "número de automóviles por …
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Visualización de datos longitudinales con resultado binario.
Para datos longitudinales con un resultado numérico, puedo usar diagramas de espagueti para visualizar los datos. Por ejemplo, algo como esto (tomado del sitio de estadísticas de UCLA): tolerance<-read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/tolpp.csv",sep=",", header=T) head(tolerance, n=10) interaction.plot(tolerance$time, tolerance$id, tolerance$tolerance, xlab="time", ylab="Tolerance", legend=F) ¿Pero qué pasa si mi resultado es binario 0 o 1? Por …
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Prueba post hoc en un ANOVA de diseño mixto 2x3 con SPSS?
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Intervalos de confianza al usar el teorema de Bayes
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona binom.confint(x, n, method='exact')en R. Sin …
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