Perguntas com a marcação «binary-data»

(postagem bastante longa, desculpe. Inclui muitas informações de plano de fundo, fique à vontade para pular para a pergunta na parte inferior.) Introdução: Estou trabalhando em um projeto em que estamos tentando identificar o efeito de uma variável endógena binária, , em um resultado contínuo, . Criamos um instrumento, , …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Estou interessado na interação tratamento-covariáveis no contexto de experiências / ensaios clínicos randomizados, com um binário indicador de atribuição de tratamento .TTT Dependendo do método / fonte específico, vi e para os sujeitos tratados e os não tratados, respectivamente.T = { 1 , - 1 }T= { 1 , 0 …

10 binary-data  categorical-encoding 

Qual é a abordagem usual para modelar séries temporais binárias? Existe um papel ou um livro de texto onde isso é tratado? Penso em um processo binário com forte correlação automática. Algo como o sinal de um processo AR (1) iniciando em zero. Diga e com ruído branco . Em …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

Estou treinando uma regressão logística para prever quais corredores têm mais chances de terminar uma cansativa corrida de resistência. Muito poucos corredores completam esta corrida, então eu tenho um desequilíbrio severo de classe e uma pequena amostra de sucessos (talvez algumas dezenas). Sinto que consegui um bom "sinal" das dezenas …

10 logistic  binary-data  continuous-data 

Eu pesquiso sobre jogos educacionais, e alguns dos meus projetos atuais envolvem o uso de dados do BoardGameGeek (BGG) e VideoGameGeek (VGG) para examinar as relações entre os elementos de design dos jogos (por exemplo, "ambientados na Segunda Guerra Mundial", "envolvem dados" ) e classificações de jogadores desses jogos (ou …

10 r  categorical-data  factor-analysis  binary-data 

Para um problema de regressão logística bayesiana, criei uma distribuição preditiva posterior. Eu coleciono amostras da distribuição preditiva e recebo milhares de amostras de (0,1) para cada observação que tenho. Visualizar a qualidade do ajuste é menos do que interessante, por exemplo: Este gráfico mostra as 10.000 amostras + o …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

Eu tenho que executar uma análise fatorial em um conjunto de dados composto de variáveis ​​dicotômicas (0 = sim, 1 = não) e não sei se estou no caminho certo. Usando tetrachoric()eu crio uma matriz de correlação, na qual eu corro fa(data,factors=1). O resultado está bem próximo dos resultados que …

10 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Eu tenho um conjunto de dados com o seguinte formato. Há um resultado binário câncer / sem câncer. Todo médico no conjunto de dados viu todos os pacientes e julgou independentemente se o paciente tem câncer ou não. Os médicos dão a seu nível de confiança em 5 que seu …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

Em meus dados, eu tenho uma variável de classe, denominado . Os valores desta variável de classe são (binário). Quase todas as observações de são 0 (perto de 100%, mais precisamente, 97%). Eu gostaria de fazer um teste de "desempenho" em diferentes modelos de classificação (pode ser precisão). O que …

9 classification  binary-data  model-evaluation 

Quero saber se existe alguma maneira possível de calcular o coeficiente de Jaccard usando a multiplicação de matrizes. Eu usei esse código jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: 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 

por exemplo. se eu tiver uma pontuação de crédito variável de classe com duas classes boa e ruim, em que # (bom) = 700 e # (ruim) = 300. Não quero reduzir meus dados. qual técnica devo usar? Eu estava usando SVM, mas está dando tudo de bom em previsões.

9 classification  binary-data 

Estou me envolvendo com os tipos de dados e preciso de ajuda: Se você olhar a figura acima (tirada daqui ), ela tem os tipos de dados como este: Quantitativo (Discreto, Contínuo) Qualitativo (Nominal (N), Ordinal (O), Binário (B)). Mas se você olhar para a próxima foto ( daqui ), …

9 categorical-data  dataset  ordinal-data  binary-data 

Parece que estou perdendo alguma informação vital. Estou ciente de que o coeficiente de regressão logística está em log (odds), chamado de escala logit. Portanto, para interpretá-los, exp(coef)é obtido e produz OR, o odds ratio. E se β1 1= 0,012β1=0.012\beta_1 = 0.012 a interpretação é a seguinte: Para um aumento …

9 probability  logistic  binary-data  logit  odds-ratio