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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Können zufällige Effekte nur für kategoriale Variablen gelten?
Diese Frage mag dumm klingen, aber ... ist es richtig, dass zufällige Effekte nur für kategoriale Variablen gelten können (wie individuelle ID, Populations-ID, ...), z. B. ist eine kategoriale Variable:xixix_i ~ β x iyiyiy_iβxiβxi\beta_{x_i} ~ N o r m ( μ , δ 2 )βxiβxi\beta_{x_i}Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) aber nach dem Prinzip …
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Kontinuierliche und kategoriale Analyse variabler Daten
Ich habe drei Variablen: Abstand (kontinuierlicher, variabler Bereich negativer Unendlichkeit bis positiver Unendlichkeit) isLand (diskret kategorial / Boolesch, variabler Bereich 1 oder 0) Insassen (diskret kategorisch, variabler Bereich 0-7) Ich möchte folgende statistische Fragen beantworten: Wie vergleiche ich Verteilungen, die sowohl kategoriale als auch kontinuierliche Variablen haben? Zum Beispiel möchte …
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Clustering von Daten mit einer Mischung aus kontinuierlichen und kategorialen Variablen
Ich habe Daten, die einen Aspekt des menschlichen Verhaltens darstellen. Ich möchte es (unbeaufsichtigt) in irgendeine Art von Verhaltensprofilen gruppieren. Jetzt sind einige meiner Variablen kategorisch (mit 2 oder mehr Kategorien) und einige sind kontinuierlich (die meisten sind Prozentsätze). Einige Variablen sind noch komplexer, da eine Kategorie weiter kontinuierlich ist …
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Analoga der Sensitivität und Spezifität für kontinuierliche Ergebnisse
Wie kann ich die Sensitivität und Spezifität (oder analoge Maßnahmen) eines kontinuierlichen diagnostischen Tests zur Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebnisses (z. B. Blutdruck) berechnen, ohne das Ergebnis zu dichotomisieren? Irgendwelche Ideen? Es scheint, dass Forscher dies mithilfe der Modellierung gemischter Effekte getan haben (siehe Link unten), aber ich bin mit ihrer …
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Korrelation kontinuierlicher klinischer Variablen und Genexpressionsdaten
In SVM-Klassifizierungsanalysen (linearer Kernel) eines Datensatzes der Genexpression (~ 400 Variablen / Gene) für jeweils ~ 25 Fälle und Kontrollen stelle ich fest, dass die auf Genexpression basierenden Klassifikatoren sehr gute Leistungsmerkmale aufweisen. Die Fälle und Kontrollen unterscheiden sich nicht signifikant für eine Reihe von kategorialen und kontinuierlichen klinischen / …
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Warum verbessert die Reduzierung eines Regressionsmodells in ein Klassifizierungsmodell durch Ausgabediskretisierung ein Modell?
Wenn bei Regressionsproblemen die Ausgabe in Bins / Kategorien / Cluster diskretisiert und als Beschriftungen verwendet wird, wird das Modell auf ein Klassifizierungsmodell reduziert. Meine Frage ist: Was ist die theoretische oder angewandte Motivation für diese Reduzierung? In meinen speziellen Experimenten zur Vorhersage des Standorts anhand von Text habe ich …
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Ganzzahlige Daten: kategorisch oder kontinuierlich?
Ich frage mich, ob ganzzahlige Prädiktordaten als kategorisch (daher codierungsbedürftig) oder kontinuierlich behandelt werden sollten. Wenn der Bereich eines bestimmten Prädiktors Xbeispielsweise alle Ganzzahlen zwischen 1 und 230 sind, kann ich ihn dann als kontinuierliche Variable behandeln oder sollte ich ihn codieren, um 230 (oder vielleicht 229) neue Dummy-Variablen zu …
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GLM mit Logit-Link und Gaußscher Familie zur Vorhersage eines kontinuierlichen DV zwischen 0 und 1
Können Sie einen GLM über eine Logit-Verbindung mit einem kontinuierlichen DV (zwischen 0 und 1) ausführen? Im Allgemeinen wird empfohlen, eine Binomialfamilie mit einem Logit-Link zu verwenden, aber ich vermute, das liegt daran, dass das Modell einen binären DV annimmt. Wenn wir eine kontinuierliche DV haben, möchten wir eine Gaußsche …
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