Questions tagged «interquartile»

当我使用GAM时，它给了我剩余的DF为（代码的最后一行）。这意味着什么？超越GAM示例，通常，自由度可以是非整数吗？26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter for gaussian family taken to be 6.6717) Null Deviance: 1126.047 on 31 degrees of freedom Residual Deviance: 177.4662 on 26.6 degrees of …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

根据离群点的经典定义，即数据点位于上四分位数或下四分位数的1.5 * IQR范围之外，假设存在非偏态分布。对于偏斜分布（指数分布，泊松分布，几何分布等），通过分析原始函数的变换是否是检测异常值的最佳方法？ 例如，松散地由指数分布控制的分布，可以使用对数函数进行转换-在什么时候可以基于相同的IQR定义查找异常值？

24 distributions  outliers  skewness  exponential  interquartile 

在各种来源中（例如参见此处），给出了以下中位数的置信区间的公式（尤其是在箱须图上画凹口的目的）： 95% CImedian=Median±1.57×IQRN−−√95% CImedian=Median±1.57×IQRN 95\%\ CI_{\rm median} = {\rm Median} \pm \frac{1.57\times IQR}{\sqrt{N}} 魔法常数使我发疯，我无法弄清楚它是如何获得的。各种近似值（例如，假设我们的分布是高斯分布且大）都没有任何线索-我得到的常数值不同。1.571.571.57NNN

11 confidence-interval  median  boxplot  interquartile