Запитання з тегом «continuous-data»

У мене є кадр даних з багатьма спостереженнями та багатьма змінними. Деякі з них є категоричними (не упорядкованими), а інші - числовими. Я шукаю асоціацій між цими змінними. Мені вдалося обчислити кореляцію для числових змінних (кореляція Спірмена), але: Я не знаю, як виміряти співвідношення між невпорядкованими категоричними змінними. Я не …

123 r  correlation  categorical-data  continuous-data  mixed-type-data 

Мені цікаво, яке значення має взяття суцільної змінної предиктора та розбиття його (наприклад, на квінтили), перш ніж використовувати його в моделі. Мені здається, що, поширюючи змінну, ми втрачаємо інформацію. Це просто так, щоб ми могли моделювати нелінійні ефекти? Якби ми зберігали змінну безперервною, і це насправді не було прямим лінійним …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

У мене є номінальна змінна (різні теми розмови, кодовані як тема0 = 0 тощо) та ряд змінних масштабів (DV), таких як тривалість розмови. Як я можу отримати кореляції між номінальною та масштабною змінними?

77 correlation  continuous-data  categorical-data 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: 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, 0.45, 0.99, 0.84, …

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 

Чим відрізняються дискретні дані від безперервних даних?

62 continuous-data  discrete-data 

Відповідаючи на це запитання щодо дискретних та безперервних даних, я з глибоким твердженням стверджував, що рідко є сенс трактувати категоричні дані як безперервні. Зважаючи на це, це здається само собою зрозумілим, але інтуїція часто є поганим посібником для статистики, або, принаймні, моя. Тож зараз мені цікаво: це правда? Або є …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

У мене є набір даних X з 10 вимірами, 4 з яких - дискретні значення. Насправді ці 4 дискретні змінні є порядковими, тобто більш високе значення означає більш високу / кращу семантичну. 2 з цих дискретних змінних є категоричними в тому сенсі, що для кожної з цих змінних відстань, наприклад, …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

Деякі методи моделювання прогнозування більш розроблені для роботи з безперервними прогнозами, а інші - для управління категоричними або дискретними змінними. Звичайно, існують методи перетворення одного типу в інший (дискретизація, фіктивні змінні тощо). Однак чи існують методи прогнозування моделювання, призначені для обробки обох типів введення одночасно, не просто перетворюючи тип функцій? …

26 classification  predictive-models  categorical-data  continuous-data  discrete-data 

Негативний двочленний (NB) розподіл визначається на невід'ємні цілі числа і має функцію масової ймовірностіЧи має сенс розглянути безперервний розподіл на негативних реалах, визначених тією ж формулою (замінивши на x \ in \ mathbb R _ {\ ge 0} )? Біноміальний коефіцієнт можна переписати як добуток (k + 1) \ cdot …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

Коли ми повинні дискретизувати / бін незалежні змінні / функції, а коли не слід? Мої спроби відповісти на питання: Взагалі, ми не повинні бініти, оскільки бінінг втратить інформацію. Бінінг насправді збільшує ступінь свободи моделі, тому можливе сприятливе пристосування після бінінгу. Якщо у нас є модель "з великим ухилом", бінінг може …

22 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

Взяті від Гріммета та Стірцакера : Покажіть, що не може бути випадку, що де рівномірно розподілено на [0,1], а і незалежні та однаково розподілені. Не слід вважати, що X і Y - суцільні змінні.U = X + YU=X+YU=X+YU X YUUXXYY Простий доказ протиріччя достатній для випадку, коли , вважаються дискретними, …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

Я провожу експеримент, який має наступне: DV: Споживання скибочок (безперервне або може бути категоричним) IV: Здорове повідомлення, нездорове повідомлення, відсутність повідомлення (контроль) (3 групи, до яких люди призначаються випадковим чином - категоричні) Це маніпульоване повідомлення про здоров’я шматочка. Наступні IV можна вважати індивідуальними змінними різниці: Імпульсивність (це може бути категоричним, …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Чи може хтось надати мені кілька практичних прикладів розподілу Коші? Що робить його таким популярним?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

Коли я читаю про те, як налаштувати ваші дані, одне, що мені часто траплялося, - це те, що перетворення деяких безперервних даних у категоричні дані не є хорошою ідеєю, оскільки ви дуже добре можете зробити неправильний висновок, якщо пороги погано визначені. Однак на даний момент у мене є деякі дані …

14 categorical-data  continuous-data 

Я хотів би оцінити співвідношення між: Порядкова змінна: суб'єктам пропонується оцінити їх перевагу для 6 видів фруктів за шкалою 1-5 (від дуже огидної до дуже смачної). В середньому випробувані використовують лише 3 бали шкали. Безперервна змінна: ті ж суб'єкти просять швидко визначити ці плоди, що призводить до середньої точності для …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data