Reexpressão matemática, geralmente não linear, dos valores dos dados. Os dados são frequentemente transformados para atender às premissas de um modelo estatístico ou para tornar os resultados de uma análise mais interpretáveis.
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Como devo transformar dados não negativos, incluindo zeros?
Se tenho dados positivos altamente distorcidos, geralmente tomo logs. Mas o que devo fazer com dados não negativos altamente distorcidos que incluem zeros? Eu vi duas transformações usadas: registro( x + 1 )log⁡(x+1)\log(x+1) que possui o recurso puro que 0 mapeia para 0. registro( x + c )log⁡(x+c)\log(x+c) que c …
191 data-transformation large-data
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Como resumir dados por grupo em R? [fechadas]
Eu tenho R quadro de dados como este: age group 1 23.0883 1 2 25.8344 1 3 29.4648 1 4 32.7858 2 5 33.6372 1 6 34.9350 1 7 35.2115 2 8 35.2115 2 9 35.2115 2 10 36.7803 1 ... Preciso obter o quadro de dados no seguinte formato: …
181 r data-transformation
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Quando (e por que) você deve registrar o registro de uma distribuição (de números)?
Digamos que eu tenha alguns dados históricos, por exemplo, preços das ações anteriores, flutuações no preço das passagens aéreas, dados financeiros anteriores da empresa ... Agora alguém (ou alguma fórmula) aparece e diz "vamos pegar / usar o log da distribuição" e aqui é onde vou POR QUE ? Questões: …
174 distributions data-transformation logarithm
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Na regressão linear, quando é apropriado usar o log de uma variável independente em vez dos valores reais?
Estou procurando uma distribuição melhor comportada para a variável independente em questão, ou para reduzir o efeito de outliers ou algo mais?
164 regression distributions data-transformation logarithm regression-strategies
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Por que a transformação de raiz quadrada é recomendada para dados de contagem?
Em geral, é recomendável obter a raiz quadrada quando você tiver dados de contagem. (Para alguns exemplos no CV, consulte a resposta de @ HarveyMotulsky aqui ou a resposta de @ whuber aqui .) Por outro lado, ao ajustar um modelo linear generalizado com uma variável de resposta distribuída como …
57 generalized-linear-model data-transformation poisson-distribution count-data variance-stabilizing
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Quão pequena deve ser adicionada uma quantidade a x para evitar tomar o logaritmo zero?
Analisei meus dados como eles são. Agora, quero examinar minhas análises depois de registrar o log de todas as variáveis. Muitas variáveis ​​contêm muitos zeros. Portanto, adiciono uma pequena quantidade para evitar assumir o log de zero. Até agora, adicionei 10 ^ -10, sem nenhuma justificativa, apenas porque eu achava …
57 data-transformation chemometrics
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Faz sentido tratar dados categóricos como contínuos?
Ao responder a essa pergunta sobre dados discretos e contínuos, afirmei com clareza que raramente faz sentido tratar os dados categóricos como contínuos. Em face disso, isso parece óbvio, mas a intuição costuma ser um péssimo guia para estatísticas, ou pelo menos a minha. Então agora eu estou me perguntando: …
57 categorical-data data-transformation ordinal-data continuous-data
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Quando as escalas de log são apropriadas?
Eu li que o uso de escalas de log quando gráficos / gráficos é apropriado em determinadas circunstâncias, como o eixo y em um gráfico de séries temporais. No entanto, não consegui encontrar uma explicação definitiva sobre por que esse é o caso, ou quando mais seria apropriado. Lembre-se de …
57 data-visualization data-transformation
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Transformação tipo Box-Cox para variáveis ​​independentes?
Existe uma transformação semelhante a Box-Cox para variáveis ​​independentes? Ou seja, uma transformação que otimiza a variável para que ela se ajuste de forma mais razoável a um modelo linear?xxxy~f(x) Em caso afirmativo, existe uma função para executar isso R?
53 r regression data-transformation normality-assumption
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Codificação one-hot vs dummy no Scikit-learn
Existem duas maneiras diferentes de codificar variáveis ​​categóricas. Digamos, uma variável categórica tem n valores. A codificação one-hot converte-a em n variáveis, enquanto a codificação fictícia converte-a em n-1 variáveis. Se tivermos k variáveis ​​categóricas, cada uma com n valores. Uma codificação quente termina com variáveis kn , enquanto a …
50 regression categorical-data data-transformation scikit-learn data-preprocessing
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Como aplicar a padronização / normalização ao treinamento e ao conjunto de testes se a previsão é o objetivo?
Transformo todos os meus dados ou dobras (se o CV for aplicado) ao mesmo tempo? por exemplo (allData - mean(allData)) / sd(allData) Transformo trainset e testset separadamente? por exemplo (trainData - mean(trainData)) / sd(trainData) (testData - mean(testData)) / sd(testData) Ou eu transformo o trainset e uso cálculos no testset? por …
47 r cross-validation data-transformation normalization standardization
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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …
46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
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Normalização vs. escala
Qual é a diferença entre 'Normalização' e 'Escalonamento' de dados? Até agora, pensei que os dois termos se referissem ao mesmo processo, mas agora percebo que há algo mais que não sei / entendo. Além disso, se houver uma diferença entre Normalização e Escalonamento, quando devemos usar a Normalização, mas …
45 data-transformation scales normality-assumption normalization
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Regressão: transformando variáveis
Ao transformar variáveis, você precisa usar a mesma transformação? Por exemplo, posso escolher variáveis ​​transformadas de maneira diferente, como em: Seja idade, duração do emprego, duração da residência e renda.x1, x2, x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Ou você deve ser consistente com suas transformações e usar o …
41 r regression logistic data-transformation
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Alternativas à ANOVA unidirecional para dados heterocedásticos
Eu tenho dados de 3 grupos de biomassa de algas ( , , ) que contêm tamanhos de amostra desiguais ( , , ) e gostaria de comparar se esses grupos são da mesma população.B C n A = 15 n B = 13 n C = 12AAABBBCCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 A ANOVA …
36 r anova data-transformation heteroscedasticity
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