Статистика та великі дані continuous-data

3

Я знаю, що для безперервної змінної .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Але я не можу уявити, що якщо , існує нескінченна кількість можливих 's. А також чому їх вірогідність стає нескінченно малою?xP[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability self-study references continuous-data

3

Обчислювально ефективна оцінка багатоваріантного режиму

Коротка версія: Який найбільш обчислювально ефективний метод оцінювання режиму багатовимірного набору даних, відібраний з безперервного розподілу? Довга версія: У мене є набір даних, необхідний для оцінки режиму. Режим не збігається із середнім чи середнім. Зразок показаний нижче, це двовимірний приклад, але рішення ND було б краще: В даний час мій …

14 estimation multivariate-analysis continuous-data mode

3

Умовна ймовірність безперервної змінної

Припустимо, що випадкова величина слідує за безперервним рівномірним розподілом з параметрами 0 і 10 (тобто )U ∼ U ( 0 , 10 )UUUU∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Тепер позначимо A подію, що = 5 і B подія, що дорівнює або або 6. За моїм розумінням, обидві події мають нульову ймовірність.U 5UUUUUU555 Тепер, …

12 conditional-probability continuous-data uniform

5

Як виконати імпутацію значень у дуже великій кількості точок даних?

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf

3

Чи можу я скористатися множинною регресією, коли я змішав категоричні та безперервні прогнози?

Схоже, ви можете використовувати кодування для однієї категоріальної змінної, але у мене є дві категоріальні та одна безперервна змінна предиктора. Чи можу я використовувати для цього кілька регресій в SPSS, і якщо так, як? Дякую!

12 regression spss categorical-data continuous-data

2

Коефіцієнт кореляції між (недихотомічною) номінальною змінною та числовою (інтервалом) або порядковою змінною

Я вже читав усі сторінки цього сайту, намагаючись знайти відповідь на свою проблему, але, здається, ніхто не формує мене ... Спочатку я поясню вам тип даних, з якими я працюю ... Скажімо, у мене є вектор масиву з кількома назвами міста, по одному для кожного з 300 користувачів. У мене …

12 correlation matlab ordinal-data categorical-data continuous-data

5

Ймовірність того, що неперервна випадкова величина передбачає фіксовану точку

Я перебуваю у вступному класі статистики, в якому функція щільності ймовірностей для безперервних випадкових величин була визначена як . Я розумію, що інтеграл але я не можу виправити це моєю інтуїцією безперервної випадкової величини. Скажіть, X - випадкова величина, що дорівнює кількості хвилин від часу t, що прибуває поїзд. Як …

11 probability random-variable pdf continuous-data

1

Визначення оптимальної дискретизації даних від безперервного розподілу

Припустимо , що у вас є набір даних Y1, . . . , YнY1,...,YnY_{1}, ..., Y_{n} від безперервного розподілу з щільністю підтримуваної на що невідомо, але досить велика, тому оцінка щільності ядра (наприклад), , є досить точний. Для конкретного застосування мені потрібно перетворити спостережувані дані в кінцеву кількість категорій, щоб …

11 continuous-data discrete-data

2

Використання пуассонової регресії для безперервних даних?

Чи можна розподіл пуассона використовувати для аналізу безперервних даних, а також дискретних даних? У мене є кілька наборів даних, де змінні відповіді є безперервними, але більше нагадують розподіл Пуассона, а не звичайне. Однак розподіл пуассона є дискретним розподілом і зазвичай стосується чисел чи підрахунків.

11 distributions regression poisson-distribution continuous-data

1

Як перевірити, чи мої дані дискретні чи безперервні?

Мені здається, що для вибору правильних статистичних інструментів я повинен спочатку визначити, чи є мій набір даних дискретним чи безперервним. Не могли б ви заучити мене, як я можу перевірити, чи дані дискретні чи безперервні з R?

11 r continuous-data discrete-data

5

Чому варто уникати binning за будь-яку ціну?

Тому я прочитав кілька дописів про те, чому слід уникати binning завжди . Популярна посилання на цю заяву - це посилання . Головне, що точки поповнення (або точки відрізку) є досить довільними, а також втрата інформації, що виникає, і що слід віддати перевагу сплайнам. Однак зараз я працюю з API …

10 classification categorical-data continuous-data splines binning

1

Чи коли-небудь гарна ідея надати «частковий кредит» (постійний результат) у навчанні логістичної регресії?

Я треную логістичну регресію, щоб передбачити, які бігуни, швидше за все, закінчать виснажливу гонку на витривалість. Дуже мало бігунів завершують цю гонку, тому у мене важкий класовий дисбаланс і невеликий зразок успіхів (можливо, кілька десятків). Я відчуваю, що міг би отримати якийсь гарний "сигнал" від десятків бігунів, які ледь не …

10 logistic binary-data continuous-data

3

Як інтерпретувати коефіцієнт небезпеки від суцільної змінної - одиниця різниці?

Я читаю статтю, де показано коефіцієнти небезпеки для безперервних змінних, але не знаю, як інтерпретувати задані значення. Моє сучасне розуміння коефіцієнтів небезпеки полягає в тому, що число представляє відносну ймовірність [події] за певної умови. Напр .: якщо коефіцієнт небезпеки від смерті від раку легенів від куріння (бінарний випадок) становить 2, …

10 continuous-data hazard

2

Кореляція між дихотомічною та безперервною змінною

Я намагаюся знайти співвідношення між дихотомічною та суцільною змінною. З моєї основної роботи з цього питання я виявив, що я повинен використовувати незалежний t-тест, і передумовою цього є те, що розподіл змінної має бути нормальним. Я провів тест Колмогорова-Смірнова для перевірки нормальності і виявив, що суцільна змінна є ненормальною і …

10 normal-distribution categorical-data continuous-data kolmogorov-smirnov association-measure

2

Як побудувати взаємодію між фактором і безперервним коваріатом?

Я хотів би побудувати на одному графіку взаємодію між моїм безперервним прогноктором та моїм категоричним модератором. Я знаю, як це зробити, коли обидва є категоричними ( факторна взаємодія ), але насправді не знаю, як це зробити, коли один безперервний, а другий - категоричний.

9 data-visualization categorical-data interaction continuous-data

Запитання з тегом «continuous-data»