Pytania otagowane jako categorical-data

Dane kategoryczne (zwane również nominalnymi) mogą przyjmować ograniczoną liczbę możliwych wartości zwanych kategoriami. Wartości kategoryczne „etykieta”, nie „mierzą”. Proszę użyć znacznika [ordinal-data] dla dyskretnych, ale uporządkowanych typów danych.

6
Czy analizę głównych składników można zastosować do zbiorów danych zawierających mieszankę zmiennych ciągłych i kategorycznych?
Mam zestaw danych, który zawiera zarówno dane ciągłe, jak i kategoryczne. Analizuję za pomocą PCA i zastanawiam się, czy dobrze jest uwzględnić zmienne kategorialne jako część analizy. Rozumiem, że PCA można zastosować tylko do zmiennych ciągłych. Czy to jest poprawne? Jeśli nie można go użyć do danych kategorycznych, jakie są …
6
Korelacje z nieuporządkowanymi zmiennymi kategorialnymi
Mam ramkę danych z wieloma obserwacjami i wieloma zmiennymi. Niektóre z nich są kategoryczne (nieuporządkowane), a inne są numeryczne. Szukam skojarzeń między tymi zmiennymi. Byłem w stanie obliczyć korelację dla zmiennych numerycznych (korelacja Spearmana), ale: Nie wiem, jak zmierzyć korelację między nieuporządkowanymi zmiennymi kategorialnymi. Nie wiem, jak zmierzyć korelację między …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 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 
6
Zasada zwijania zmiennych jakościowych na wielu poziomach?
Jakie techniki są dostępne do zwijania (lub łączenia) wielu kategorii do kilku, w celu wykorzystania ich jako danych wejściowych (predyktorów) w modelu statystycznym? Rozważ zmienną taką jak kierunek studiów studenckich (dyscyplina wybrana przez studenta). Jest nieuporządkowany i kategoryczny, ale potencjalnie może mieć dziesiątki różnych poziomów. Powiedzmy, że chcę użyć major …
8
Czy kiedykolwiek ma sens traktowanie danych kategorycznych jako ciągłych?
Odpowiadając na to pytanie dotyczące danych dyskretnych i ciągłych , uprzejmie stwierdziłem, że rzadko ma sens traktowanie danych kategorycznych jako ciągłych. Na pierwszy rzut oka wydaje się to oczywiste, ale intuicja jest często kiepskim przewodnikiem statystycznym, a przynajmniej moim. Zastanawiam się teraz: czy to prawda? A może istnieją ustalone analizy, …
7
Wykres zależności między dwiema zmiennymi porządkowymi
Jaki jest odpowiedni wykres ilustrujący związek między dwiema zmiennymi porządkowymi? Kilka opcji, o których mogę myśleć: Wykres rozproszenia z dodanym drganiami losowymi, aby zatrzymać ukrywanie się punktów. Niby standardowa grafika - Minitab nazywa to „wykresem wartości indywidualnych”. Moim zdaniem może to być mylące, ponieważ wizualnie zachęca do pewnego rodzaju interpolacji …
5
Korelacje między zmiennymi ciągłymi a jakościowymi (nominalnymi)
Chciałbym znaleźć korelację między zmienną ciągłą (zmienną zależną) a zmienną kategorialną (nominalna: płeć, zmienna niezależna). Dane ciągłe nie są zwykle dystrybuowane. Przedtem miałem obliczony go używając Spearmana . Powiedziano mi jednak, że to nie w porządku.ρρ\rho Podczas wyszukiwania w Internecie odkryłem, że wykres pudełkowy może dać wyobrażenie o tym, jak …
5
Ostrzeżenie w R - Przybliżenie chi-kwadrat może być niepoprawne
Mam dane pokazujące wyniki egzaminu wstępnego do strażaka. Testuję hipotezę, że wyniki egzaminów i pochodzenie etniczne nie są od siebie niezależne. Aby to przetestować, przeprowadziłem test chi-kwadrat Pearsona w R. Wyniki pokazują, czego się spodziewałem, ale dało ostrzeżenie, że „ In chisq.test(a) : Chi-squared approximation may be incorrect.” > a …
2
Wielomianowa regresja logistyczna a regresja binarna logistyczna jeden na jeden
Powiedzmy, że mamy zmienną zależną z kilkoma kategoriami i zestawem zmiennych niezależnych. YYY Jakie są zalety wielomianowej regresji logistycznej w porównaniu z zestawem binarnych regresji logistycznych (tj. Schemat jeden do reszty )? Przez zestaw binarnej regresji logistycznej rozumiem, że dla każdej kategorii budujemy osobny binarny model regresji logistycznej z celem …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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.