Perguntas com a marcação «categorical-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 

Estou executando uma grande regressão OLS em que todas as variáveis ​​independentes (cerca de 400) são variáveis ​​fictícias. Se tudo estiver incluído, existe uma multicolinearidade perfeita (a armadilha da variável dummy), então eu tenho que omitir uma das variáveis ​​antes de executar a regressão. Minha primeira pergunta é: qual variável …

10 categorical-data 

Estou tentando converter minha coluna de fator em variáveis ​​fictícias: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

Tenho um conjunto de dados de uma pesquisa de clientes. Quero implantar um teste estatístico para verificar se há diferença de significância entre o produto 1 e o produto 2. Aqui está um conjunto de dados de avaliações de clientes. A taxa é de muito ruim, ruim, ok, boa e …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data 

Um amigo estatístico meu me contou sobre uma técnica interessante usada para obter respostas honestas em pesquisas que tratavam de questões delicadas. Lembro-me da essência geral do método, mas estou me perguntando se alguém conhece os detalhes e se é mencionado em algum lugar. A história era que a AMA …

9 categorical-data  survey 

Gostaria de traçar no mesmo gráfico a interação entre meu preditor contínuo e meu moderador categórico. Eu sei como fazê-lo quando ambos são categóricos ( interação de fatores ), mas realmente não sei como fazê-lo quando um é contínuo e outro é categórico.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

Eu tenho um conjunto de dados com duas variáveis ​​nominais categóricas (ambas com 5 categorias). Gostaria de saber se (e como) sou capaz de identificar possíveis correlações entre as categorias dessas duas variáveis. Em outras palavras, se, por exemplo, os resultados da categoria na variável 1 mostram uma forte correlação …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

Modelos penalizados podem ser usados ​​para estimar modelos em que o número de parâmetros é igual ou até maior que o tamanho da amostra. Essa situação pode surgir em modelos log-lineares de grandes tabelas esparsas de dados categóricos ou de contagem. Nessas configurações, geralmente também é desejável ou útil recolher …

9 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação dos coeficientes de uma interação entre variável contínua e variável categórica. aqui está o meu modelo: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Esta pergunta já tem uma resposta aqui : correlação entre variáveis ​​categóricas (1 resposta) Fechado há 5 meses . Eu sei que podemos usar Spearman rho para medir a correlação entre variáveis ​​numéricas. Mas como medir a correlação entre variáveis ​​categóricas?

9 correlation  categorical-data 

O modelo de Bradley-Terry-Luce (BTL) afirma que , em que é a probabilidade de o objeto ser considerado "melhor", mais pesado, etc, do que o objecto i , e \ delta_i , e \ delta_j são parâmetros.p i j j ipj i= l o geu t- 1( δj- δEu)pjEu=euogEut-1 1(δj-δEu)p_{ji} …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

Se eu tenho uma variável com 4 níveis, em teoria eu preciso usar 3 variáveis ​​fictícias. Na prática, como isso é realmente realizado? Uso 0-3, uso 1-3 e deixo o 4 em branco? Alguma sugestão? NOTA: Eu vou trabalhar na R. ATUALIZAÇÃO: O que aconteceria se eu apenas usasse uma …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Estou analisando se a abundância está relacionada ao tamanho. O tamanho é (é claro) contínuo, no entanto, a abundância é registrada em uma escala tal que A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Essas perguntas podem parecer estúpidas, mas ... é correto que efeitos aleatórios possam ser aplicados apenas a variáveis ​​categóricas (como identificação individual, identificação de população, ...), por exemplo, digamos que é uma variável categórica:xixix_i ~ β x iyiyiy_iβxiβxi\beta_{x_i} ~ N o r m ( μ , ô 2 )βxiβxi\beta_{x_i}Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) …

9 mixed-model  categorical-data  continuous-data  random-effects-model