सांख्यिकी और बिग डेटा categorical-data

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द्विआधारी डेटा पर प्रमुख घटक विश्लेषण या कारक विश्लेषण करना

मेरे पास बड़ी संख्या में हां / ना में कोई डेटासेट है। क्या मैं इस प्रकार के डेटा के लिए मुख्य घटकों (पीसीए) या किसी अन्य डेटा कटौती विश्लेषण (जैसे कारक विश्लेषण) का उपयोग कर सकता हूं? कृपया सलाह दें कि मैं SPSS का उपयोग करके ऐसा कैसे कर सकता …

29 spss categorical-data pca factor-analysis binary-data

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क्या स्वतंत्रता की डिग्री एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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निरंतर और श्रेणीबद्ध दोनों विशेषताओं के साथ भविष्यवाणी करना

कुछ भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग तकनीक निरंतर भविष्यवाणियों को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई है, जबकि अन्य श्रेणीबद्ध या असतत चर को संभालने के लिए बेहतर हैं। बेशक एक प्रकार से दूसरे (विवेक, डमी चर, आदि) को बदलने की तकनीक मौजूद है। हालाँकि, क्या कोई भी भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग तकनीक …

26 classification predictive-models categorical-data continuous-data discrete-data

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श्रेणीगत चर के साथ लॉजिट रिग्रेशन में इंटरेक्टिंग टर्म की व्याख्या करना

मेरे पास एक सर्वेक्षण प्रयोग का डेटा है जिसमें उत्तरदाताओं को चार समूहों में से एक को यादृच्छिक रूप से सौंपा गया था: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 जबकि तीन उपचार समूह लागू किए गए उत्तेजना में थोड़ा भिन्न होते हैं, मुख्य भेद जो मुझे …

25 r logistic categorical-data interaction interpretation

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केवल श्रेणीबद्ध चर के साथ प्रतिगमन

यदि सभी आश्रित और स्वतंत्र चर श्रेणीगत चर हैं तो क्या प्रतिगमन का संचालन करना संभव है?

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एक विशाल विरल आकस्मिक तालिका की कल्पना कैसे करें?

मेरे पास दो चर हैं: ड्रग नाम (डीएन) और इसी प्रतिकूल घटना (एई), जो कई-से-कई संबंधों में हैं। 33,556 दवा के नाम और 9,516 प्रतिकूल घटनाएं हैं। नमूना का आकार लगभग 5.8 मिलियन अवलोकन है। मैं डीएन और एई के बीच संबंध / संबंध का अध्ययन और समझना चाहता हूं। …

24 r categorical-data data-visualization large-data association-measure

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क्या दिन का घंटे एक श्रेणीगत चर है?

क्या "दिन का घंटा" जहां मान 0, 1, 2, ..., 23 हो सकता है एक श्रेणीगत चर है? मैं 5 के बाद से नहीं, कहने के लिए लुभाया जाएगा, उदाहरण के लिए, 4 या 6 के करीब '3' या 7 है। दूसरी ओर, 23 और 0 के बीच का अंतर …

24 categorical-data circular-statistics

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एक-गर्म एन्कोडिंग का उपयोग करते समय किसी एक स्तंभ को गिरा देना

मेरी समझ यह है कि मशीन सीखने में यह एक समस्या हो सकती है यदि आपके डेटासेट में अत्यधिक सहसंबद्ध विशेषताएं हैं, क्योंकि वे प्रभावी रूप से समान जानकारी को एन्कोड करते हैं। हाल ही में किसी ने बताया कि जब आप एक सहसंबंधी चर पर एक-गर्म एन्कोडिंग करते हैं …

23 regression machine-learning categorical-data discrete-data categorical-encoding

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नकारात्मक द्विपद वितरण बनाम द्विपद वितरण

नकारात्मक द्विपद वितरण और द्विपद वितरण के बीच क्या अंतर है? मैंने ऑनलाइन पढ़ने की कोशिश की, और मैंने पाया कि ऋणात्मक द्विपद वितरण का उपयोग तब किया जाता है जब डेटा बिंदु असतत होते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि द्विपद वितरण का उपयोग असतत डेटा बिंदुओं के लिए …

22 categorical-data data-mining binomial negative-binomial

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हमें कोड वेरिएबल डमी कोड की आवश्यकता क्यों है

मुझे यकीन नहीं है कि हमें कोड वेरिएबल डमी कोड की आवश्यकता क्यों है। उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास चार संभव मानों के साथ एक श्रेणीगत चर है, तो 0,1,2,3 मैं इसे दो आयामों से बदल सकता हूं। यदि चर का मान 0 था, तो इसके दो आयाम में …

22 categorical-data categorical-encoding

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आप 3 श्रेणीबद्ध चर के बीच संबंध की कल्पना कैसे कर सकते हैं?

मेरे पास तीन श्रेणीगत चर के साथ एक डेटासेट है और मैं एक ग्राफ में तीनों के बीच के रिश्ते की कल्पना करना चाहता हूं। कोई विचार? वर्तमान में मैं निम्नलिखित तीन ग्राफ़ का उपयोग कर रहा हूं: प्रत्येक ग्राफ आधारभूत अवसाद (माइल्ड, मॉडरेट, गंभीर) के स्तर के लिए है। …

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पीसीए स्पेस पर एक नया वेक्टर कैसे प्रोजेक्ट करें?

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial

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श्रेणीबद्ध स्वतंत्र चर और एक निरंतर निर्भरता के लिए प्रतिगमन

मुझे बस एहसास हुआ कि मैंने हमेशा प्रतिगमन समस्या का काम किया है जहां स्वतंत्र चर हमेशा संख्यात्मक होते थे। क्या मैं उस मामले में रैखिक प्रतिगमन का उपयोग कर सकता हूं जहां सभी स्वतंत्र चर श्रेणीगत हैं?

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धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

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असतत और निरंतर चर के बीच संबंध की कल्पना करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

सबसे अच्छा तरीका क्या है: सतत और असतत चर, दो असतत चर? अब तक मैंने निरंतर चरों के बीच संबंधों को देखने के लिए तितर बितर भूखंडों का उपयोग किया है। हालांकि असतत चर डेटा बिंदुओं के मामले में कुछ निश्चित अंतराल पर संचयी होते हैं। इस प्रकार सबसे अच्छा …

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