প্রশ্ন ট্যাগ «qq-plot»

আমার কাছে হিস্টোগ্রাম, কার্নেল ঘনত্ব এবং আর্থিক লগ রিটার্নগুলির একটি উপযুক্ত সাধারণ বিতরণ রয়েছে, যা ক্ষতির মধ্যে রূপান্তরিত হয় (লক্ষণগুলি পরিবর্তিত হয়), এবং এই ডেটার একটি সাধারণ কিউকিউ প্লট রয়েছে: কিউকিউ প্লটটি পরিষ্কারভাবে দেখায় যে লেজগুলি সঠিকভাবে লাগানো হয়নি। তবে আমার যদি হিস্টোগ্রাম এবং লাগানো সাধারণ বিতরণ (নীল) দিকে নজর …

12 data-visualization  normality-assumption  histogram  qq-plot 

ডেমোগ্রাফিক এবং পরিষেবা থেকে ভিজিট গণনা গণনা করার চেষ্টা করা। তথ্য খুব skew হয়। Histograms: কিউকি প্লট (বাম লগ হয়): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityএবং serviceফ্যাক্টর ভেরিয়েবল হয়। আমি সমস্ত ভেরিয়েবলের জন্য একটি কম পি মান পাই *** তবে আমি .05 এর একটি কম আর-স্কোয়ারও পাই। আমার কি …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

আমি নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করে একটি কিউকি প্লট তৈরি করেছি। আমি জানি যে কিউকিউ প্লটটি ডেটা বিতরণ করা হয় কিনা তা পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। আমার প্রশ্নটি হল x এবং y অক্ষের লেবেলগুলি কিউকিউ প্লটে ইঙ্গিত দেয় এবং সেই r বর্গ মানেরটি কী বোঝায় ?? N = 1200 p = …

11 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  descriptive-statistics  qq-plot 

নিম্নলিখিত কোড এবং আউটপুট বিবেচনা করুন: 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, "weibull") qqPlot(x, "logistic") দেখে মনে হচ্ছে লগ-স্বাভাবিকের জন্য কিউকিউ প্লট প্রায় ওয়েইবুলের কিউকিউ …

11 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

আমার নমুনার জন্য এখানে কিউকিউ প্লট রয়েছে (লগারিদমিক ওয়াই অক্ষটি লক্ষ্য করুন); :n = 1000n=1000n = 1000 হুইবার দ্বারা নির্দেশিত হিসাবে, এটি নির্দেশ করে যে অন্তর্নিহিত বিতরণটি বাম-স্কিউড (ডান লেজটি ছোট)। shapiro.testআর-তে (লগ-ট্রান্সফর্মড ডেটাতে) ব্যবহার করে , আমি এর একটি পরীক্ষামূলক পরিসংখ্যান এবং of এর একটি পি-মান , যার অর্থ …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

একজন পরিসংখ্যান এবং আর নবজাতক উভয় হিসাবে, আমি 1: 1 এর একটি অনুপাত সহ একটি QQplots উত্পন্ন করার চেষ্টা করতে সত্যিই খুব কঠিন সময় পার করছি। ggplot2 ডিফল্ট আর প্লটিং প্যাকেজগুলির চেয়ে প্লট করার উপর অনেক বেশি নিয়ন্ত্রণের প্রস্তাব দেয় বলে মনে হয়, তবে দুটি ডেটাসেটের তুলনা করার জন্য আমি …

11 r  distributions  ggplot2  qq-plot 

কিউকিউ প্লট দুটি বিতরণ কীভাবে সমান হয় তা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ একটি সাধারণ বিতরণে কোনও বিতরণের মিলের দৃশ্যায়ন, তবে দুটি আর্টিব্রারি ডেটা বিতরণের তুলনা করার জন্য)। এমন কোনও পরিসংখ্যান রয়েছে যা আরও উদ্দেশ্যমূলক, সংখ্যাগত পরিমাপ উত্পন্ন করে যা তাদের মিলের প্রতিনিধিত্ব করে (পছন্দমত একটি সাধারণীকরণ (0 …

10 distributions  qq-plot 

আর qqplot(linear model)-তে, y- অক্ষে মানকৃত অবশিষ্টাংশগুলি কেন ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করবেন? আর কেন "নিয়মিত" অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করবেন না?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction