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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wenn
Ich weiß, dass für die stetige Variable P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Aber ich kann mir nicht vorstellen, dass wenn P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , es unendlich viele mögliche xxx . Und warum werden ihre Wahrscheinlichkeiten unendlich klein?
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
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Wahrscheinlichkeit, dass eine kontinuierliche Zufallsvariable einen festen Punkt annimmt
Ich bin in einer einführenden Statistikklasse, in der die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für kontinuierliche Zufallsvariablen definiert wurde als P{X∈B}=∫Bf(x)dxP{X∈B}=∫Bf(x)dxP\left\{X\in B\right\}=\int_B f\left(x\right)dx . Ich verstehe, dass das Integral von ∫aaf(x)dx=0∫aaf(x)dx=0\int\limits_a^af(x)dx=0aber ich kann dies nicht mit meiner Intuition einer kontinuierlichen Zufallsvariablen korrigieren. Angenommen, X ist die Zufallsvariable, die der Anzahl der Minuten ab dem …
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Verwenden Sie die Poisson-Regression für kontinuierliche Daten?
Kann die Poisson-Verteilung verwendet werden, um sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten zu analysieren? Ich habe einige Datensätze, in denen Antwortvariablen kontinuierlich sind, aber eher einer Poisson-Verteilung als einer Normalverteilung ähneln. Die Poisson-Verteilung ist jedoch eine diskrete Verteilung und befasst sich normalerweise mit Zahlen oder Zählungen.
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Warum sollte Binning um jeden Preis vermieden werden?
Deshalb habe ich ein paar Beiträge darüber gelesen, warum Binning immer vermieden werden sollte. Eine beliebte Referenz für diese Behauptung ist dieser Link . Das Hauptproblem besteht darin, dass die Binning-Punkte (oder Cutpoints) sowie der daraus resultierende Informationsverlust eher willkürlich sind und dass Splines bevorzugt werden sollten. Derzeit arbeite ich …
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Ist es jemals eine gute Idee, beim Training einer logistischen Regression „Teilkredit“ (kontinuierliches Ergebnis) zu geben?
Ich trainiere eine logistische Regression, um vorherzusagen, welche Läufer am ehesten ein anstrengendes Langstreckenrennen beenden werden. Sehr wenige Läufer absolvieren dieses Rennen, daher habe ich ein schweres Klassenungleichgewicht und eine kleine Auswahl an Erfolgen (vielleicht ein paar Dutzend). Ich habe das Gefühl, ich könnte ein gutes "Signal" von den Dutzenden …
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Wie interpretiert man eine Hazard Ratio aus einer kontinuierlichen Variablen - Differenzeinheit?
Ich lese einen Artikel, der Hazard Ratios für kontinuierliche Variablen zeigt, bin mir aber nicht sicher, wie ich die angegebenen Werte interpretieren soll. Mein derzeitiges Verständnis der Gefährdungsquoten ist, dass die Zahl die relative Wahrscheinlichkeit von [Ereignis] unter bestimmten Bedingungen darstellt. Beispiel: Wenn die Hazard Ratio für den Tod durch …
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Korrelation zwischen dichotomer und kontinuierlicher Variable
Ich versuche die Korrelation zwischen einer dichotomen und einer kontinuierlichen Variablen zu finden. Bei meinen Grundlagenarbeiten habe ich festgestellt, dass ich einen unabhängigen t-Test verwenden muss und die Voraussetzung dafür ist, dass die Verteilung der Variablen normal sein muss. Ich führte einen Kolmogorov-Smirnov-Test zum Testen der Normalität durch und stellte …
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