Preguntas etiquetadas con logarithm

El logaritmo de un número es el poder al que se debe elevar la base para obtener el número.

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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …
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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¿Cuáles son las alternativas a los ejes rotos?
Los usuarios suelen verse tentados a romper los valores del eje para presentar datos de diferentes órdenes de magnitud en el mismo gráfico (ver aquí ). Si bien esto puede ser conveniente, no siempre es la forma preferida de mostrar los datos (puede ser engañoso en el mejor de los …
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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
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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En estadística, ¿debo suponer que
Estoy estudiando estadísticas y, a menudo, encuentro fórmulas que contienen el logy siempre estoy confundido si debo interpretarlo como el significado estándar de log, es decir, base 10, o si en estadística log generalmente se supone que el símbolo es el registro natural ln. En particular, estoy estudiando la Estimación …
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Asimetría del logaritmo de una variable aleatoria gamma
Considere la variable aleatoria gamma X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Hay fórmulas claras para la media, la varianza y la asimetría: 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} Considere ahora una variable aleatoria transformada logarítmica Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) . Wikipedia da fórmulas para la media y la varianza: 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} mediante …
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¿Por qué transformar los datos antes de realizar el análisis de componentes principales?
Estoy siguiendo un tutorial aquí: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ para obtener una mejor comprensión de PCA. El tutorial utiliza el conjunto de datos Iris y aplica una transformación de registro antes de PCA: Observe que en el siguiente código aplicamos una transformación logarítmica a las variables continuas según lo sugerido por [1] y …
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¿Cómo transformar valores negativos en logaritmos?
Me gustaría saber cómo transformar valores negativos Log(), ya que tengo datos heteroscedasticos. Leí que funciona con la fórmula, Log(x+1)pero esto no funciona con mi base de datos y sigo obteniendo NaNs como resultado. Por ejemplo, recibo este mensaje de Advertencia (no puse mi base de datos completa porque creo …
12 r  logarithm 
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¿Por qué usar variables registradas?
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 …
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¿Son los modelos de series cronológicas de diferencia de registro mejores que las tasas de crecimiento?
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, …
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