প্রশ্ন ট্যাগ «data-visualization»

আমি একটি ছোট ডেটাসেট (21 টি পর্যবেক্ষণ) নিয়ে কাজ করছি এবং আর-তে নিম্নলিখিত সাধারণ কিউকিউ প্লট রয়েছে: প্লটটি স্বাভাবিকতা সমর্থন করে না তা দেখে, অন্তর্নিহিত বিতরণ সম্পর্কে আমি কী অনুমান করতে পারি? আমার কাছে মনে হয় যে বিতরণটি ডানদিকে আরও বেশি আঁকানো আরও ভাল ফিট হবে, তাই না? এছাড়াও, আমরা …

172 r  data-visualization  inference  qq-plot 

ধরুন আমি দেখতে চাই যে আমার ডেটা হিস্টগ্রামের উপর ভিত্তি করে ক্ষতিকারক কিনা (অর্থাত্ ডান দিকে স্কুঙ্ক হয়েছে)। আমি কীভাবে ডেটা গ্রুপ করব বা বিন করব তার উপর নির্ভর করে আমি বুনোভাবে আলাদা হিস্টোগ্রাম পেতে পারি। হিস্টোগ্রামগুলির একটি সেট মনে হবে যে ডেটাটি এক্সপেনশনাল। অন্য সেটটি দেখে মনে হবে যে …

111 distributions  data-visualization  histogram  binning 

একই প্লটটিতে একাধিক সিরিজ প্রদর্শনের জন্য রঙগুলির সেরা সেটগুলি কী তা নিয়ে কোনও গবেষণা করা হয়েছে? আমি সবেমাত্র ডিফল্ট ব্যবহার করেছি matplotlibএবং এগুলি সমস্ত উজ্জ্বল, প্রাথমিক রঙের হওয়ায় তারা কিছুটা বাচ্চা দেখাচ্ছে।

89 data-visualization 

আমি প্লটে প্লট (এলএম) দ্বারা উত্পন্ন গ্রাফগুলি ব্যাখ্যা করার বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন ছিল I কোন মন্তব্য প্রশংসা করা হবে। পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন এবং একনোমেট্রিক্সের প্রাথমিক জ্ঞান ধরে নিন।

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

আমি আর-কে ক্লাস্টারিং-এর জন্য ব্যবহার করছি। আমি কে-মানে চালাতে 14 ভেরিয়েবল ব্যবহার করছি কে-মানে ফলাফলগুলি প্লট করার একটি দুর্দান্ত উপায় কী? কোন বাস্তবায়ন আছে কি? 14 ভেরিয়েবল থাকা ফলাফল কীভাবে জটিল করে তোলে? আমি জিজি ক্লাসটার নামে কিছু পেয়েছি যা দেখতে দুর্দান্ত দেখাচ্ছে তবে এটি এখনও বিকাশে রয়েছে। আমি সামন …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

একটি সিমুলেশন অধ্যয়নের জন্য আমাকে এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে হবে যা বিদ্যমান ভেরিয়েবল সাথে একটি পূর্বনির্ধারিত (জনসংখ্যা) পারস্পরিক সম্পর্ক দেখায় ।ওয়াইYY আমি Rপ্যাকেজগুলিতে সন্ধান করেছি copulaএবং CDVineযা প্রদত্ত নির্ভরতা কাঠামোর সাথে এলোমেলো মাল্টিভারিয়েট বিতরণ তৈরি করতে পারে। যাইহোক, বিদ্যমান ভেরিয়েবলের ফলে ফলাফলগুলির মধ্যে একটি স্থির করা সম্ভব নয়। বিদ্যমান ক্রিয়াকলাপগুলির …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ (সিসিএ) মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পর্কিত একটি কৌশল। স্ক্যাটার প্লট ব্যবহার করে পিসিএ বা লিনিয়ার রিগ্রেশন শেখানো সহজ হলেও (গুগল চিত্র অনুসন্ধানে কয়েক হাজার উদাহরণ দেখুন), সিসিএর জন্য আমি তেমন একটি স্বজ্ঞাত দ্বি-মাত্রিক উদাহরণ দেখিনি। লিনিয়ার সিসিএ কীভাবে দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে ব্যাখ্যা করবে?

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

যে কেউ আসলে কীভাবে এর থেকে বেশ কয়েকটি নমুনা গাছ প্লট করবেন সে সম্পর্কে লাইব্রেরি বা কোড পরামর্শ পেয়েছিল : getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (হ্যাঁ আমি জানি যে আপনি এটিকে ক্রিয়াকলাপ করার কথা বলছেন না, আরএফ একটি ব্ল্যাকবক্স ইত্যাদি I আমার এনকোডযুক্ত উপাদানগুলি কতটা ভাল কাজ করছে ইত্যাদি)) শালীন উত্তর ছাড়াই …

62 r  data-visualization  random-forest  cart 

আনোভা কীভাবে দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে ব্যাখ্যা করার কোন উপায় (উপায়?) আছে? কোনও রেফারেন্স, লিঙ্ক (গুলি) (আর প্যাকেজ?) স্বাগত জানানো হবে।

60 data-visualization  anova  teaching 

2 x 4 x 3 সেল ডাটাবেস থেকে প্রাপ্ত ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে আমার একটি প্লট আমি ggplot2 এ করছি। আমি 2-স্তরযুক্ত ভেরিয়েবলের সাহায্যে প্যানেল তৈরি করতে সক্ষম হয়ে facet_grid(. ~ Age)x এবং y অক্ষ ব্যবহার করে সেট করতে সক্ষম হয়েছি aes(x=4leveledVariable, y=DV)। আমি aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)এতক্ষণে প্লটটি তৈরি করতাম । এটি …

58 r  data-visualization  ggplot2 

আমি পড়েছি যে টাইম সিরিজের চার্টে y- অক্ষের মতো নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে যেমন লেখচিত্র / গ্রাফিংয়ের জন্য লগ স্কেল ব্যবহার করা উপযুক্ত। যাইহোক, আমি কেন এটি ক্ষেত্রে, বা কখন এটি উপযুক্ত হবে সে সম্পর্কে একটি নির্দিষ্ট ব্যাখ্যা খুঁজে পাইনি। দয়া করে মনে রাখবেন, আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই তাই আমি পয়েন্টটি পুরোপুরি …

57 data-visualization  data-transformation 

কারও কারও কাছে এমন কোনও সফ্টওয়্যার রয়েছে (পছন্দমতো বিনামূল্যে, সবচেয়ে ভাল মুক্ত উত্স) যা কারটিশিয়ান স্থানাঙ্কে (একটি মানক, প্রতিদিনের প্লট) প্লট করা ডেটার একটি চিত্র নেবে এবং গ্রাফে প্লট করা পয়েন্টগুলির স্থানাঙ্কগুলি বের করবে? মূলত, এটি একটি ডেটা মাইনিং সমস্যা এবং একটি বিপরীত ডেটা-ভিজ্যুয়ালাইজেশন সমস্যা।

56 data-visualization  data-mining  software 

আমি টুকির বই "এক্সপ্লোরার ডেটা অ্যানালাইসিস" পড়ছি। 1977 সালে লিখিত হওয়ার কারণে বইটি কাগজ / পেন্সিল পদ্ধতিগুলিতে জোর দেয়। এমন আরও কোনও 'আধুনিক' উত্তরসূরি রয়েছে যা অ্যাকাউন্টে নেয় যা আমরা এখন তাত্ক্ষণিকভাবে বড় ডেটা সেটগুলি প্লট করতে পারি?

52 data-visualization  references  descriptive-statistics  eda 

আমার কাছে একটি পরীক্ষার ডেটা রয়েছে যা সাধারণ এবং টিউমার কোষকে আলাদা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরওসি বক্ররেখা অনুসারে এটি এই উদ্দেশ্যে ভাল দেখায় (বক্ররেখার ক্ষেত্রফল 0.9): আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: এই পরীক্ষার জন্য কাট অফ পয়েন্ট এবং এর আত্মবিশ্বাসের অন্তর কোথায় নির্ধারণ করবেন যেখানে পাঠাগুলি দ্বিপাক্ষিক হিসাবে গণ্য করা …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2