Perguntas com a marcação «data-visualization»

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Como reduzo o número de pontos de dados em uma série?

Não estudo estatísticas há mais de 10 anos (e depois apenas um curso básico), então talvez minha pergunta seja um pouco difícil de entender. Enfim, o que eu quero fazer é reduzir o número de pontos de dados em uma série. O eixo x é o número de milissegundos desde o início da medição e o eixo y é a...

data-visualization
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Como fazer waffles em R?

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Como plotar um gráfico de waffles como alternativa ao uso de gráficos de...

r data-visualization
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Plotando eventos em uma linha do tempo em R

Existe uma biblioteca de plotagem para R que pode transformar um quadro de dados dos horários de início e de parada em um plot da linha do tempo, algo como o seguinte: O único significado do eixo Y é que ele empilha com simultaneidade, mas nem sempre representa simultaneidade (veja a lacuna no...

r data-visualization
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O que significa quando todas as arestas em uma rede / gráfico do mundo real têm estatisticamente a mesma probabilidade de acontecer por acaso?

Eu tenho usado o método de extração de rede de backbone descrito neste documento: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract Basicamente, os autores propõem um método baseado em estatística que produz uma probabilidade, para cada aresta no gráfico, de que a aresta possa ter acontecido apenas...

probability statistical-significance data-visualization graph-theory networks
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Tutorial prático do PCA com dados

Pesquisando na Internet o tutorial do PCA fornece milhares de resultados (até vídeos). Muitos dos tutoriais são muito bons. Mas não consigo encontrar nenhum exemplo prático em que o PCA é explicado usando alguns conjuntos de dados que posso usar para demonstração. Preciso de um tutorial que forneça...

data-visualization dataset pca data-mining
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O que é um 'bagplot' ou 'bivariate boxplot'?

Eu encontrei um artigo que introduz a versão do boxplot multidimensional (bivariada aqui) - um bagplot. O que é exatamente esse bagplot? Eu posso ver a série de polígonos aninhados com base em vértices, um desses polígonos sendo declarado como um lote de bagagens. Qual é a ideia da construção de...

data-visualization bivariate boxplot
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Como interpretar gráficos de caixas com entalhe

Enquanto fazia uma EDA, decidi usar um gráfico de caixa para ilustrar a diferença entre dois níveis de um fator. A maneira como o ggplot processou o gráfico da caixa foi satisfatória, mas um pouco simplista (primeiro gráfico abaixo). Enquanto pesquisava as características das caixas, comecei a...

data-visualization ggplot2 eda
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Interpretação QQ plot

Considere o seguinte código e saída: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x,...

r data-visualization interpretation qq-plot