Eu tenho dados sobre comportamentos de movimento (tempo gasto dormindo, sedentário e fazendo atividade física) que soma aproximadamente 24 (como em horas por dia). Quero criar uma variável que capture o tempo relativo gasto em cada um desses comportamentos - me disseram que uma transformação...
Conforme explicado neste folheto do curso (página 1) , um modelo linear pode ser escrito no formato: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, onde yyy é a variável de resposta e xixix_{i} é o ithithi^{th} variável de motivos. Freqüentemente,...
Estou seguindo um tutorial aqui: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ para obter uma melhor compreensão do PCA. O tutorial usa o conjunto de dados Iris e aplica uma transformação de log antes do PCA: Observe que no código a seguir aplicamos uma transformação log para as...
É possível extrair pontos de dados da movimentação de dados médios? Em outras palavras, se um conjunto de dados tiver apenas médias móveis simples dos 30 pontos anteriores, é possível extrair os pontos de dados originais? Se sim,
Existe alguma razão do que eu possa pensar, para transformar os dados com uma raiz quadrada? Quero dizer, o que sempre observo é que o R ^ 2 aumenta. Mas isso é provavelmente apenas por causa da centralização dos dados! Qualquer pensamento é
Consegui uma forte relação linear entre minha variável e Y após transformar duplamente a resposta. O modelo era Y ∼ X, mas eu o transformei em √XXXYYYY∼XY∼XY\sim X melhorarR20,19-0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Claramente fiz uma cirurgia decente sobre esse...
A análise de correlação canônica (CCA) visa maximizar a correlação usual de produto-momento de Pearson (ou seja, coeficiente de correlação linear) das combinações lineares dos dois conjuntos de dados. Agora, considere o fato de que esse coeficiente de correlação mede apenas associações lineares -...
Se é um CDF, parece que ( ) também é um CDF.F Z ( z ) α α > 0FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα > 0α>0\alpha \gt 0 P: Esse é um resultado padrão? P: Existe uma boa maneira de encontrar uma função com st , ondeX ≡ g ( Z ) F X ( x ) = F Z ( z ) α x ≡ g ( z )gggX≡ g( Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z)FX(...
Ao dicotomizar variáveis, quais informações são perdidas no processo? Como uma dicotomização ajuda nas
Estou usando o pacote nnet no R para tentar construir uma ANN para prever preços de imóveis para condomínios (projeto pessoal). Eu sou novo nisso e não tenho formação em matemática, então, por favor, fique comigo. Eu tenho variáveis de entrada que são binárias e contínuas. Por exemplo, algumas...
Em Discovering Statistics Using SPSS, de Andy Field, ele afirma que todas as variáveis precisam ser transformadas. No entanto, na publicação: "Examinando relações espacialmente variáveis entre uso da terra e qualidade da água usando regressão geograficamente ponderada I: desenho e avaliação...
Tradicionalmente, usamos modelo misto para modelar dados longitudinais, ou seja, dados como: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 podemos assumir interceptação ou inclinação aleatória para pessoas diferentes. No entanto, a pergunta que...
Estou procurando um método para transformar meu conjunto de dados de sua média atual e desvio padrão em uma média de destino e um desvio padrão de destino. Basicamente, quero diminuir / expandir a dispersão e dimensionar todos os números para uma média. Não funciona para fazer duas transformações...
Seja Qn=Cn. { |XEu-Xj| ; eu<j}( K )Qn=Cn.{|XEu-Xj|;Eu<j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)} portanto, para uma amostra muito curta como , pode ser calculada a partir da localização da estática da ésima ordem das diferenças entre pares: k{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5...
Se eu tiver apenas Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X) , como posso calcular Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X})? Eu não tenho qualquer informação sobre a distribuição de XXX , então não posso usar a transformação, ou quaisquer outros métodos que usam a distribuição de probabilidade de XXX...
Para dados distribuídos aproximadamente normalmente, os boxplots são uma ótima maneira de visualizar rapidamente a mediana e a propagação dos dados, bem como a presença de quaisquer valores extremos. No entanto, para distribuições de cauda mais pesada, muitos pontos são mostrados como outliers,...
Eu tenho um conjunto de dados que contém variáveis categóricas e variáveis contínuas. Fui aconselhado a transformar as variáveis categóricas como variáveis binárias para cada nível (por exemplo, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - acho que alguns chamaram isso de "variáveis...
Estou usando a Decomposição de Valor Singular como uma técnica de redução de dimensionalidade. Dados os Nvetores de dimensão D, a idéia é representar os recursos em um espaço transformado de dimensões não correlacionadas, que condensa a maioria das informações dos dados nos vetores próprios desse...
Suponha que eu tenha uma variável cuja distribuição seja inclinada positivamente em um grau muito alto, de modo que tomar o log não seja suficiente para colocá-lo dentro do intervalo de assimetria para uma distribuição normal. Quais são as minhas opções neste momento? O que posso fazer para...
A entropia de uma distribuição contínua com função de densidade fff é definida como negativa da expectativa de log(f),log(f),\log(f), e , portanto, é igual a Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Também dizemos que qualquer...