Statystyki i duże zbiory danych continuous-data

3

Wiem, że dla zmiennej ciągłej .P.[ X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Ale nie mogę sobie wyobrazić, że jeśli , istnieje nieskończona liczba możliwych . A także dlaczego ich prawdopodobieństwa stają się nieskończenie małe?xP[X=x]=0P.[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability self-study references continuous-data

3

Wydajna obliczeniowo estymacja trybu wielowymiarowego

Wersja skrócona: Jaka jest najbardziej wydajna obliczeniowo metoda szacowania trybu wielowymiarowego zestawu danych, próbkowanego z ciągłego rozkładu? Wersja długa: Mam zestaw danych, który muszę oszacować dla trybu. Tryb nie pokrywa się ze średnią lub medianą. Przykład pokazano poniżej, jest to przykład 2D, ale rozwiązanie ND byłoby lepsze: Obecnie moją metodą …

14 estimation multivariate-analysis continuous-data mode

2

Współczynnik korelacji między (niesychotomiczną) zmienną nominalną a zmienną liczbową (przedział) lub porządkową

Przeczytałem już wszystkie strony w tej witrynie, próbując znaleźć odpowiedź na mój problem, ale wydaje się, że nikt nie jest właściwy dla mnie ... Najpierw wyjaśnię ci dane, z którymi pracuję ... Powiedzmy, że mam wektor tablicowy z kilkoma nazwami miast, po jednym dla każdego z 300 użytkowników. Mam też …

13 correlation matlab ordinal-data categorical-data continuous-data

3

Prawdopodobieństwo warunkowe zmiennej ciągłej

Załóżmy, że zmienna losowa ma ciągły rozkład jednolity o parametrach 0 i 10 (tj. )UUUU∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Teraz oznaczmy A zdarzenie, które = 5, a B zdarzenie, które jest równe albo albo 6. Według mojego zrozumienia, oba zdarzenia mają zerowe prawdopodobieństwo wystąpienia.UUUUUU555 Teraz, jeśli rozważymy obliczenie , nie możemy użyć …

12 conditional-probability continuous-data uniform

5

Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf

3

Czy mogę zastosować regresję wielokrotną, jeśli mam mieszane predyktory jakościowe i ciągłe?

Wygląda na to, że możesz użyć kodowania dla jednej zmiennej jakościowej, ale mam dwie zmienne jakościowe i jedną zmienną predykcyjną ciągłą. Czy mogę użyć do tego wielokrotnej regresji w SPSS, a jeśli tak, to w jaki sposób? dzięki!

12 regression spss categorical-data continuous-data

5

Prawdopodobieństwo, że ciągła zmienna losowa przyjmuje stały punkt

Jestem w klasie statystyk wprowadzających, w której funkcja gęstości prawdopodobieństwa ciągłych zmiennych losowych została zdefiniowana jako . Rozumiem, że całka z ale nie mogę tego naprawić za pomocą intuicji ciągłej zmiennej losowej. Powiedz X to zmienna losowa równa liczbie minut od czasu t, kiedy pociąg przyjeżdża. Jak obliczyć prawdopodobieństwo dotarcia …

11 probability random-variable pdf continuous-data

1

Określenie optymalnej dyskretyzacji danych z ciągłej dystrybucji

Załóżmy, że masz zestaw danych z ciągłego rozkładu o gęstości obsługiwanej na który nie jest znany, ale jest dość duży, więc gęstość jądra (na przykład) szacunek jest dość dokładny. Dla konkretnego zastosowania muszę przekształcić obserwowane dane w skończoną liczbę kategorii, aby uzyskać nowy zestaw danych z implikowaną funkcją masy .Y1,...,YnY1,...,YnY_{1}, …

11 continuous-data discrete-data

2

Używasz regresji Poissona dla ciągłych danych?

Czy można zastosować rozkład Poissona do analizy danych ciągłych, a także danych dyskretnych? Mam kilka zestawów danych, w których zmienne odpowiedzi są ciągłe, ale bardziej przypominają rozkład Poissona niż rozkład normalny. Jednak rozkład Poissona jest rozkładem dyskretnym i zwykle dotyczy liczb lub zliczeń.

11 distributions regression poisson-distribution continuous-data

1

Jak sprawdzić, czy moje dane są dyskretne czy ciągłe?

Wydaje mi się, że aby wybrać odpowiednie narzędzia statystyczne, muszę najpierw ustalić, czy mój zestaw danych jest dyskretny czy ciągły. Czy możesz mi nauczyć, jak mogę sprawdzić, czy dane są dyskretne czy ciągłe z R?

11 r continuous-data discrete-data

5

Dlaczego za wszelką cenę należy unikać binowania?

Przeczytałem więc kilka postów o tym, dlaczego zawsze należy unikać binowania. Popularnym odniesieniem dla tego roszczenia jest ten link . Główną kwestią jest to, że punkty binningu (lub punkty odcięcia) są raczej arbitralne, jak również wynikająca z tego utrata informacji, i że splajny powinny być preferowane. Jednak obecnie pracuję z …

10 classification categorical-data continuous-data splines binning

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 …

10 logistic binary-data continuous-data

3

Jak interpretować współczynnik ryzyka na podstawie zmiennej ciągłej - jednostki różnicy?

Czytam artykuł, który pokazuje współczynniki ryzyka dla zmiennych ciągłych, ale nie jestem pewien, jak interpretować podane wartości. Moje obecne rozumienie współczynników ryzyka polega na tym, że liczba ta reprezentuje względne prawdopodobieństwo [zdarzenia] pod pewnymi warunkami. Np .: jeśli współczynnik ryzyka zgonu z powodu raka płuc przy paleniu (zdarzenie binarne) wynosi …

10 continuous-data hazard

2

Korelacja między zmienną dychotomiczną i zmienną ciągłą

Próbuję znaleźć korelację między zmienną dychotomiczną i zmienną ciągłą. Na podstawie moich prac nad tym stwierdziłem, że muszę zastosować niezależny test t, a warunkiem tego jest, aby rozkład zmiennej był normalny. Przeprowadziłem test Kołmogorowa-Smirnowa w celu przetestowania normalności i stwierdziłem, że zmienna ciągła jest nienormalna i jest wypaczona (dla około …

10 normal-distribution categorical-data continuous-data kolmogorov-smirnov association-measure

2

Jak wykreślić interakcję między czynnikiem a ciągłą zmienną towarzyszącą?

Chciałbym narysować na tym samym wykresie interakcję między moim ciągłym predyktorem a moim kategorycznym moderatorem. Wiem, jak to zrobić, gdy oba są kategoryczne ( interakcja czynników ), ale tak naprawdę nie wiem, jak to zrobić, gdy ktoś jest ciągły, a drugi kategoryczny.

9 data-visualization categorical-data interaction continuous-data

Pytania otagowane jako continuous-data