categorical-data पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें निरंतर और श्रेणीबद्ध डेटा दोनों हैं। मैं पीसीए का उपयोग करके विश्लेषण कर रहा हूं और सोच रहा हूं कि विश्लेषण के हिस्से के रूप में श्रेणीबद्ध चर को शामिल करना ठीक है या नहीं। मेरी समझ यह है कि पीसीए केवल निरंतर चर …

147 categorical-data  pca  correspondence-analysis  mixed-type-data 

मेरे पास कई अवलोकन और कई चर के साथ एक डेटाफ्रेम है। उनमें से कुछ श्रेणीबद्ध (अव्यक्त) हैं और अन्य संख्यात्मक हैं। मैं इन चरों के बीच संघों की तलाश कर रहा हूं। मैं संख्यात्मक चर (स्पीयरमैन के सहसंबंध) के लिए सहसंबंध की गणना करने में सक्षम हूं लेकिन: मैं …

123 r  correlation  categorical-data  continuous-data  mixed-type-data 

मेरे पास नाममात्र चर (वार्तालाप के विभिन्न विषय, विषय 0 के रूप में कोडित = 0 आदि) और कई पैमाने चर (डीवी) जैसे कि एक वार्तालाप की लंबाई है। मैं नाममात्र और स्केल चर के बीच सहसंबंध कैसे प्राप्त कर सकता हूं?

77 correlation  continuous-data  categorical-data 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

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 

सांख्यिकीय मॉडल में एक इनपुट (भविष्यवक्ता) के रूप में उपयोग करने के उद्देश्य से कुछ श्रेणियों को कुछ श्रेणियों को ढहने (या पूलिंग) के लिए क्या तकनीक उपलब्ध है? कॉलेज के छात्र प्रमुख (एक स्नातक छात्र द्वारा चुना गया अनुशासन) जैसे एक चर पर विचार करें । यह अनियंत्रित और …

58 regression  categorical-data  dimensionality-reduction  feature-construction  many-categories 

असतत और निरंतर डेटा पर इस सवाल का जवाब देने में मैंने गौर किया कि यह शायद ही कभी डेटा को निरंतर के रूप में व्यवहार करने के लिए समझ में आता है। इसके चेहरे पर जो स्वयं स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन अंतर्ज्ञान अक्सर आंकड़ों के लिए एक गरीब …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

श्रेणीबद्ध चर को एन्कोडिंग करने के दो अलग-अलग तरीके हैं। कहें, एक श्रेणीगत चर में n मान हैं। एक-हॉट एन्कोडिंग इसे n चरों में परिवर्तित करता है , जबकि डमी एन्कोडिंग इसे n-1 चरों में परिवर्तित करता है । यदि हमारे पास श्रेणीगत चर हैं, जिनमें से प्रत्येक में एन …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

दो क्रमिक चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए एक उपयुक्त ग्राफ क्या है? कुछ विकल्प जो मैं सोच सकता हूं: एक दूसरे को छिपाने वाले बिंदुओं को रोकने के लिए जोड़ा गया यादृच्छिक घबराना के साथ स्कैटर प्लॉट। जाहिर तौर पर एक मानक ग्राफिक - मिनिटैब इसे "व्यक्तिगत …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

क्या वास्तव में इसके विपरीत मैट्रिक्स (एक शब्द, स्पष्ट भविष्यवक्ताओं के साथ एक विश्लेषण से संबंधित) है और कैसे बिल्कुल विपरीत मैट्रिक्स निर्दिष्ट किया जाता है? यानी कॉलम क्या हैं, पंक्तियाँ क्या हैं, उस मैट्रिक्स पर क्या अड़चनें हैं और कॉलम jऔर रो में संख्या का क्या iमतलब है? मैंने …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

मैं एक सतत (निर्भर चर) और एक श्रेणीबद्ध (नाममात्र: लिंग, स्वतंत्र चर) चर के बीच सहसंबंध को खोजना चाहता हूं। निरंतर डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है। इससे पहले, मैंने स्पीयरमैन के का उपयोग करके इसकी गणना की थी । हालाँकि, मुझे बताया गया है कि यह …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

मेरे पास फायर फाइटर प्रवेश परीक्षा परिणाम दिखाने वाला डेटा है। मैं इस परिकल्पना का परीक्षण कर रहा हूं कि परीक्षा परिणाम और जातीयता परस्पर स्वतंत्र नहीं हैं। इसे जांचने के लिए, मैंने आर में पियर्सन ची-स्क्वायर टेस्ट चलाया। परिणाम दिखाते हैं कि मुझे क्या उम्मीद थी, लेकिन इसने चेतावनी …

40 r  categorical-data  chi-squared  small-sample  error-message 

मैं 200,000+ नमूनों के साथ एक डेटासेट पर काम कर रहा हूं और प्रति नमूने लगभग 50 विशेषताएं: 10 निरंतर चर और अन्य ~ 40 श्रेणीबद्ध चर (देश, भाषा, वैज्ञानिक क्षेत्र आदि) हैं। इन श्रेणीबद्ध चरों के लिए, आपके पास 150 विभिन्न देशों, 50 भाषाओं, 50 वैज्ञानिक क्षेत्रों आदि के …

37 machine-learning  classification  categorical-data  random-forest  many-categories 

हम कहते हैं कि हमारे पास कुछ श्रेणियों और स्वतंत्र चर के सेट के साथ एक आश्रित चर । YYY बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन (यानी एक-बनाम-बाकी योजना ) के सेट पर बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन के क्या फायदे हैं ? बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन के सेट से मेरा मतलब है कि प्रत्येक श्रेणी …

36 logistic  categorical-data  multinomial 

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

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 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials