Preguntas etiquetadas con standardization

Por lo general, se refiere a la "estandarización z", que consiste en cambiar y reescalar datos para asegurar que tengan media cero y varianza unitaria. También son posibles otras "estandarizaciones".

1
¿Variable dependiente estandarizada dentro de un grupo en modelos de datos de panel?
¿Tiene sentido estandarizar una variable dependiente dentro del grupo de identificación? El siguiente documento de trabajo (Desaceleración de la deforestación en la Amazonía legal; ¿Precios o políticas ?, pdf ) utiliza una variable dependiente estandarizada para analizar el efecto del cambio de política general en Brasil sobre la deforestación. La …
1
Variables estandarizadas VS centradas
He encontrado muchas publicaciones útiles sobre variables independientes estandarizadas y variables independientes centradas en stats.stackexchange.com, pero todavía estoy un poco confundido. Le pido una evaluación de lo que he entendido. Además, si lo que sigue no es correcto, ¿podría corregirme? Cómo estandarizar Las variables estandarizadas se obtienen restando la media …
1
¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
1
¿Qué modelo de aprendizaje profundo puede clasificar categorías que no son mutuamente excluyentes?
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Estandarización de características cuando se usa LDA como paso de preprocesamiento
Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o estandarización) de las características no …
6
¿Cómo agrupar / estandarizar variables en R?
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Las funciones con las que estoy familiarizado incluyen escalar desde la base R, reescalar desde ARM. Quizás la mejor manera sería usar …
Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.