Perguntas com a marcação «continuous-data»

Eu tenho um quadro de dados com muitas observações e muitas variáveis. Alguns deles são categóricos (não ordenados) e outros são numéricos. Estou procurando associações entre essas variáveis. Consegui calcular a correlação para variáveis ​​numéricas (correlação de Spearman), mas: Não sei como medir a correlação entre variáveis ​​categóricas não ordenadas. …

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

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 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 

Eu estou querendo saber qual é o valor em pegar uma variável preditora contínua e dividi-la (por exemplo, em quintis), antes de usá-la em um modelo. Parece-me que, ao separar a variável, perdemos informações. É só assim que podemos modelar efeitos não lineares? Se mantivéssemos a variável contínua e não …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

Eu tenho uma variável nominal (tópicos diferentes de conversa, codificados como topic0 = 0, etc.) e várias variáveis ​​de escala (DV), como a duração de uma conversa. Como posso derivar correlações entre as variáveis ​​nominais e de escala?

77 correlation  continuous-data  categorical-data 

Qual é a diferença entre dados discretos e dados contínuos?

63 continuous-data  discrete-data 

Ao responder a essa pergunta sobre dados discretos e contínuos, afirmei com clareza que raramente faz sentido tratar os dados categóricos como contínuos. Em face disso, isso parece óbvio, mas a intuição costuma ser um péssimo guia para estatísticas, ou pelo menos a minha. Então agora eu estou me perguntando: …

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

Eu tenho um conjunto de dados X que tem 10 dimensões, 4 das quais são valores discretos. De fato, essas 4 variáveis ​​discretas são ordinais, ou seja, um valor mais alto implica uma semântica maior / melhor. 2 dessas variáveis ​​discretas são categóricas no sentido de que, para cada uma …

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

Algumas técnicas de modelagem preditiva são mais projetadas para manipular preditores contínuos, enquanto outras são melhores para manipular variáveis ​​categóricas ou discretas. É claro que existem técnicas para transformar um tipo em outro (discretização, variáveis ​​dummy, etc.). No entanto, existem técnicas de modelagem preditiva projetadas para manipular os dois tipos …

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

A distribuição binomial negativa (NB) é definida em números inteiros não negativos e tem função de massa de probabilidade f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.Faz sentido considerar uma distribuição contínua em reais não negativos definidos pela mesma fórmula (substituindo k∈N0k∈N0k\in \mathbb N_0 por x∈R≥0x∈R≥0x\in\mathbb R_{\ge 0} )? O coeficiente binomial pode ser reescrito como …

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

Quando devemos discretizar / bin variáveis ​​/ recursos independentes e quando não devemos? Minhas tentativas de responder à pergunta: Em geral, não devemos fazer bin, porque o binning perderá informações. Na verdade, o binning está aumentando o grau de liberdade do modelo; portanto, é possível causar um ajuste excessivo após …

21 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

Retirado de Grimmet e Stirzaker : Mostre que não pode ser o caso de U = X + Y, emU=X+YU=X+Y que é uniformemente distribuído em [0,1] e e são independentes e distribuídos de forma idêntica. Você não deve assumir que X e Y são variáveis ​​contínuas.UUUXXXYYY Uma prova simples por …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

Estou conduzindo um experimento com o seguinte: DV: Consumo de fatia (contínuo ou pode ser categórico) IV: Mensagem íntegra, mensagem não íntegra, nenhuma mensagem (controle) (3 grupos nos quais as pessoas são designadas aleatoriamente - categóricas) Esta é uma mensagem manipulada sobre a integridade da fatia. Os seguintes IVs podem …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Alguém poderia me dar alguns exemplos práticos da Distribuição Cauchy? O que o torna tão popular?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

Quando leio sobre como configurar seus dados, uma coisa que me deparo com frequência é que transformar alguns dados contínuos em dados categóricos não é uma boa ideia, pois você pode muito bem fazer a conclusão errada se os limites forem mal determinados. No entanto, atualmente tenho alguns dados (valores …

14 categorical-data  continuous-data 

Gostaria de estimar a correlação entre: Uma variável ordinal: solicita-se aos sujeitos que classifiquem sua preferência por 6 tipos de frutas em uma escala de 1 a 5 (variando de muito nojento a muito saboroso). Em geral, os sujeitos usam apenas 3 pontos da escala. Uma variável contínua: os mesmos …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data