প্রশ্ন ট্যাগ «data-transformation»

চলমান গড় ডেটা থেকে ডেটা পয়েন্টগুলি বের করা কি সম্ভব? অন্য কথায়, যদি ডেটা সংস্থায় কেবল পূর্ববর্তী 30 পয়েন্টের সরল গড় হয় তবে মূল ডেটার পয়েন্টগুলি বের করা কি সম্ভব? যদি তাই হয়, কিভাবে?

15 data-transformation  average  point-estimation 

ক্যানোনিকাল রিলেশনশিপ অ্যানালাইসিস (সিসিএ) লক্ষ্য দুটি সেট সেটগুলির রৈখিক সংমিশ্রণের স্বাভাবিক পিয়ারসন পণ্য-মুহুর্তের সম্পর্ক (অর্থাত্ লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক) e এই খুব কেন আমরা ব্যবহার, উদাহরণস্বরূপ, Spearman- হয় - এখন, এটা সত্য যে এই পারস্পরিক সম্পর্কের সহগের সমিতির রৈখিক শুধুমাত্র পরিমাপ করে বিবেচনা বা Kendall- τ (রেঙ্ক) পারস্পরিক সম্পর্ক কোফিসিয়েন্টস যা …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

বর্গমূল দিয়ে ডেটা রুপান্তরিত করার জন্য, আমি যা ভাবতে পারি তার কোনও কারণ আছে? আমি যা বোঝাতে চাইছি তা হ'ল আর। 2 বৃদ্ধি পায়। তবে এটি সম্ভবত কেবলমাত্র তথ্য কেন্দ্রিকতার কারণে! কোন চিন্তা প্রশংসা করা হয়!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing 

যদি FZFZF_Z কোনও সিডিএফ হয় তবে মনে হয় FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) এছাড়াও একটি সিডিএফ। প্রশ্ন: এটি কি স্ট্যান্ডার্ড ফলাফল? প্রশ্ন: একটি ভালো উপায় একটি ফাংশন খুঁজে পেতে ggg সঙ্গে X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) St FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , যেখানে x≡g(z)x≡g(z) x \equiv g(z) মূলত, আমি হাতের কাছে পাইনে …

15 data-transformation  cdf  quantile-function 

আমি আমার ডেটাसेटকে তার বর্তমান গড় এবং মানক বিচ্যুতি থেকে একটি টার্গেট গড় এবং একটি লক্ষ্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিতে রূপান্তর করার জন্য একটি পদ্ধতি খুঁজছি। মূলত, আমি সঙ্কোচন / প্রসারকে প্রসারিত করতে এবং সমস্ত সংখ্যাকে একটি গড়তে স্কেল করতে চাই। এটি দুটি পৃথক রৈখিক রূপান্তর কাজ করে না, একটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

এসপিএসএস ব্যবহার করে অ্যান্ডি ফিল্ডের আবিষ্কারক পরিসংখ্যানগুলিতে তিনি বলেছেন যে সমস্ত ভেরিয়েবলকে রূপান্তর করতে হবে। তবে প্রকাশনায়: "ভৌগোলিকভাবে ওজনযুক্ত রিগ্রেশন I: মডেল ডিজাইন এবং মূল্যায়ন ব্যবহার করে ভূমি ব্যবহার এবং জলের মানের মধ্যে স্থানিকভাবে পরিবর্তিত সম্পর্কের পরীক্ষা করা" তারা নির্দিষ্টভাবে বলেছে যে কেবলমাত্র নরমাল পরিবর্তনশীল রূপান্তরিত হয়েছিল। এই বিশ্লেষণ নির্দিষ্ট? …

14 normal-distribution  data-transformation 

কনডোর (ব্যক্তিগত প্রকল্প) রিয়েল এস্টেটের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি এএনএন তৈরির চেষ্টা করার জন্য আমি আর-তে নেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। আমি এটিতে নতুন এবং কোনও গণিতের পটভূমি নেই তাই দয়া করে আমার সাথে বেয়ার করুন। আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন উভয়ই রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ কিছু বাইনারি ভেরিয়েবল যা মূলত …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

যখন ভেরিয়েবলগুলি ডিচোটোমাইজিং করা হয়, তখন প্রক্রিয়াটিতে কোন তথ্যটি হারিয়ে যায়? বিশ্লেষণে ডিকোটোমাইজেশন কীভাবে সহায়তা করে?

14 regression  data-transformation  binary-data 

Ditionতিহ্যগতভাবে আমরা দ্রাঘিমাংশীয় তথ্য মডেল করতে মিশ্র মডেল ব্যবহার করি, যেমন ডেটা: 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 আমরা বিভিন্ন ব্যক্তির জন্য র্যান্ডম ইন্টারসেপ্ট বা opeাল …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

এনট্রপি সঙ্গে ঘনত্ব ফাংশন একটি ক্রমাগত বিতরণের প্রত্যাশা নেতিবাচক হতে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং সেইজন্য সমানচffলগ( চ)) ,log⁡(f),\log(f), এইচচ= - ∫∞- ∞লগ( চ)( x ) ) চ( এক্স ) ঘ এক্স ।Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. আমরা বলি যে কোনো দৈব চলক যার ডিস্ট্রিবিউশন আছে ঘনত্ব এনট্রপি হয়েছে (এই অবিচ্ছেদ্যটি …

14 distributions  data-transformation  entropy 

আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা স্পষ্টত ভেরিয়েবল এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে। আমাকে প্রতিটি স্তরের (যেমন, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি বাইনারি ভেরিয়েবল হিসাবে রূপান্তর করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল - আমি মনে করি কেউ কেউ এই "ডামি ভেরিয়েবল" বলেছেন। এই বলে যে, এটি কি তখন ভ্রান্ত …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

ধরে নিন যে আমার একটি পরিবর্তনশীল রয়েছে যার বিতরণটি ইতিবাচকভাবে খুব উচ্চ ডিগ্রীতে স্কু করা হয়েছে, যেমন লগ নেওয়া স্বাভাবিক বিতরণের জন্য স্কিউনেসের সীমার মধ্যে আনতে যথেষ্ট হবে না। এই মুহুর্তে আমার বিকল্পগুলি কি? ভেরিয়েবলটিকে একটি সাধারণ বিতরণে রূপান্তর করতে আমি কী করতে পারি?

13 data-transformation  skewness 

আনুমানিকভাবে বিতরণ করা ডেটার জন্য, বক্সপ্লটগুলি দ্রুত মিডিয়াকে দৃশ্যমান করার এবং ডেটা ছড়িয়ে দেওয়ার পাশাপাশি কোনও বিদেশী উপস্থিতির দুর্দান্ত উপায়। তবে বেশি ভারী-লেজযুক্ত বিতরণের জন্য, প্রচুর পয়েন্টগুলি আউটলিয়ার হিসাবে দেখানো হয়, যেহেতু বহিরাগতদের আইকিউআর স্থির ফ্যাক্টরের বাইরে হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং ভারী-লেজযুক্ত বিতরণগুলির সাথে এটি আরও অনেক ঘন ঘন …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

আমার কাছে যদি কেবলমাত্র আমি কীভাবে গণিত গণনা করতে পারি ?Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) বিতরণ সম্পর্কে আমার কাছে কোনও তথ্য নেই , তাই আমি রূপান্তর বা সম্ভাব্যতা বন্টন ব্যবহার করে এমন অন্য কোনও পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি না ।XXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

যাক তাই মত খুব অল্প নমুনা জন্য এটা গণনা করা যায় খোঁজার থেকে ম pairwise পার্থক্যের অর্ডার স্ট্যাটিক: Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\}kkk 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 5 2 1 6 1 7 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling