Als «continuous-data» getaggte Fragen

Eine Zufallsvariable Xwird als stetig bezeichnet, wenn die Menge der möglichen Werte unzählig ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Wert angenommen wird, Null ist ( für jede reelle Zahl ). Eine Zufallsvariable ist genau dann stetig, wenn ihre kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion eine stetige Funktion ist. P(X=x)=0x

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Korrelationen mit ungeordneten kategorialen Variablen
Ich habe einen Datenrahmen mit vielen Beobachtungen und vielen Variablen. Einige von ihnen sind kategorisch (ungeordnet) und die anderen sind numerisch. Ich suche nach Assoziationen zwischen diesen Variablen. Ich konnte die Korrelation für numerische Variablen berechnen (Spearman-Korrelation), aber: Ich weiß nicht, wie ich die Korrelation zwischen ungeordneten kategorialen Variablen messen …
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
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 
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Ist es jemals sinnvoll, kategoriale Daten als fortlaufend zu behandeln?
Bei der Beantwortung dieser Frage zu diskreten und fortlaufenden Daten habe ich zu Recht festgestellt, dass es selten sinnvoll ist, kategoriale Daten als fortlaufend zu behandeln. Auf den ersten Blick scheint das selbstverständlich zu sein, aber Intuition ist oft ein schlechter Leitfaden für Statistiken, oder zumindest meiner. Jetzt frage ich …
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Vorhersage mit kontinuierlichen und kategorialen Funktionen
Einige Vorhersagemodelltechniken sind eher für den Umgang mit kontinuierlichen Prädiktoren ausgelegt, während andere für den Umgang mit kategorialen oder diskreten Variablen besser geeignet sind. Natürlich gibt es Techniken, um einen Typ in einen anderen umzuwandeln (Diskretisierung, Dummy-Variablen usw.). Gibt es jedoch Vorhersagemodelltechniken, mit denen beide Eingabetypen gleichzeitig verarbeitet werden können, …
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Kontinuierliche Verallgemeinerung der negativen Binomialverteilung
Die negative Binomialverteilung (NB) ist für nicht negative ganze Zahlen definiert und hat die WahrscheinlichkeitsmassenfunktionIst es sinnvoll, eine kontinuierliche Verteilung auf nicht negative Reelle zu betrachten, die durch dieselbe Formel definiert sind (wobei durch )? Der Binomialkoeffizient kann als ein Produkt von umgeschrieben werden , das für jedes reelle gut …
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Wann sollten wir kontinuierliche unabhängige Variablen / Features diskretisieren / binieren und wann nicht?
Wann sollten wir unabhängige Variablen / Features diskretisieren / binieren und wann nicht? Meine Versuche, die Frage zu beantworten: Im Allgemeinen sollten wir nicht binieren, da Binning Informationen verlieren wird. Binning erhöht tatsächlich den Freiheitsgrad des Modells, sodass es nach dem Binning zu einer Überanpassung kommen kann. Wenn wir ein …
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Wie wählt man in einem geplanten Experiment zwischen ANOVA und ANCOVA?
Ich führe ein Experiment durch, das Folgendes beinhaltet: DV: Scheibenverbrauch (kontinuierlich oder kategorisch) IV: Gesunde Nachricht, ungesunde Nachricht, keine Nachricht (Kontrolle) (3 Gruppen, denen zufällig Personen zugewiesen werden - kategorisch) Dies ist eine manipulierte Nachricht über die Gesundheit des Slice. Die folgenden IVs können als individuelle Differenzvariablen betrachtet werden: Impulsivität …
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Wie kann man die Korrelation zwischen Ordnungszahl und stetiger Variable richtig einschätzen?
Ich möchte die Korrelation schätzen zwischen: Eine Ordnungsvariable: Die Probanden werden gebeten, ihre Präferenz für 6 Obstsorten auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten (von sehr widerlich bis sehr schmackhaft). Im Durchschnitt verwenden die Probanden nur 3 Punkte der Skala. Eine kontinuierliche Variable: Dieselben Probanden werden gebeten, diese …
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