Pytania otagowane jako binary-data

Zmienna binarna przyjmuje jedną z dwóch wartości, zwykle zakodowanych jako „0” i „1”.

1
Jak interpretować współczynnik drugiego stopnia w regresji zmiennych instrumentalnych za pomocą instrumentu binarnego i binarnej zmiennej endogennej?
(dość długi post, przepraszam. Zawiera wiele podstawowych informacji, więc możesz przejść do pytania na dole). Wprowadzenie: Pracuję nad projektem, w którym próbujemy zidentyfikować wpływ binarnej zmiennej endogennej na ciągły wynik, . Stworzyliśmy instrument , który naszym zdaniem jest przypisany losowo.x1x1x_1yyyz1z1z_1 Dane: Same dane są w strukturze panelu z około 34 …
3
Zmienna wskaźnikowa dla danych binarnych: {-1,1} vs {0,1}
Ja zainteresowany interakcji leczeniem współzmienną w kontekście doświadczeń / randomizacją z binarnego przypisywania traktowania wskaźnik TTT . W zależności od konkretnej metody / źródła widziałem zarówno T={1,0}T={1,0}T=\{1,0\} i dla leczonych i nieleczonych pacjentów.T={1,−1}T={1,−1}T=\{1, -1\} Czy jest jakaś reguła, kiedy używać lub ?{1,0}{1,0}\{1,0\}{1,−1}{1,−1}\{1, -1\} Czym różni się interpretacja?
1
Czy kiedykolwiek dobrym pomysłem jest „częściowe uznanie” (ciągły wynik) szkolenia regresji logistycznej?
Trenuję regresję logistyczną, aby przewidzieć, którzy biegacze najprawdopodobniej zakończą wyczerpujący wyścig wytrzymałościowy. Bardzo niewielu biegaczy kończy wyścig, więc mam poważny brak równowagi klas i małą próbkę sukcesów (może kilkadziesiąt). Czuję, że mógłbym uzyskać dobry „sygnał” od dziesiątek biegaczy, którzy prawie to zrobili. (Moje dane treningowe mają nie tylko ukończenie, ale …
1
Jakie są zagrożenia związane z obliczaniem korelacji Pearsona (zamiast tetrachorycznych) dla zmiennych binarnych w analizie czynnikowej?
Prowadzę badania nad grami edukacyjnymi, a niektóre z moich bieżących projektów polegają na wykorzystaniu danych z BoardGameGeek (BGG) i VideoGameGeek (VGG) w celu zbadania związków między elementami projektowania gier (tj. „Osadzonymi w II wojnie światowej”, „wymaga rzucania kostką” ) i oceny tych gier (tj. wyniki na 10). Każdy z tych …
3
Jak wizualizować bayesowską dobroć do regresji logistycznej
Dla problemu bayesowskiej regresji logistycznej stworzyłem rozkład predykcyjny boczny. Próbuję z rozkładu predykcyjnego i otrzymuję tysiące próbek (0,1) dla każdej mojej obserwacji. Wizualizacja dobroci dopasowania jest mniej niż interesująca, na przykład: Ten wykres pokazuje 10 000 próbek + zaobserwowany punkt odniesienia (sposób w lewo można dostrzec czerwoną linię: tak, to …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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 
5
Jak zmierzyć wydajność klasyfikatora, gdy blisko 100% etykiet klasy należy do jednej klasy?
W moich danych mam zmienną klasy, oznaczoną jako CCC. Wartościami tej klasy są0,10,1{0, 1}(dwójkowy). Prawie wszystkie obserwacjeCCCwynoszą 0 (blisko 100%, a dokładniej 97%). Chciałbym przeprowadzić test „wydajności” na różnych modelach klasyfikacyjnych (może to być dokładność). Obawiam się, że jeśli mam model klasyfikacji, który zawsze klasyfikuje jakąkolwiek obserwację do klasy 0, …
3
Obliczanie Jaccarda lub innego współczynnika asocjacji dla danych binarnych przy użyciu mnożenia macierzy
Chcę wiedzieć, czy istnieje jakikolwiek sposób obliczenia współczynnika Jaccard przy użyciu mnożenia macierzy. Użyłem tego kodu 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])) / length(which(x[,i] | x[,j])) jaccard[j,i]=jaccard[i,j] } } …
2
Oblicz krzywą ROC dla danych
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …
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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.