categorical-data पर टैग किए गए जवाब

मैंने सिर्फ एक नकारात्मक द्विपद GLM चलाया और यह आउटपुट है: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

मेरे पास एक डेटा सेट है जिसमें श्रेणीबद्ध चर और निरंतर चर दोनों हैं। मुझे सलाह दी गई कि मैं प्रत्येक स्तर के लिए श्रेणीबद्ध चर को बाइनरी चर के रूप में बदल दूं (यानी, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - मुझे लगता है कि कुछ लोगों ने इसे "डमी चर" …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

मैं आर में एक यादृच्छिक वन मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने की कोशिश कर रहा हूं। हालाँकि, मुझे त्रुटि मिलती है क्योंकि प्रशिक्षण सेट की तुलना में कुछ कारकों का परीक्षण सेट में भिन्न मूल्य है। उदाहरण के लिए, एक कारक Cat_2में मान हैं 34, 68, 76, आदि, परीक्षण …

13 r  categorical-data  random-forest 

क्या ऑर्डिनल लेवल डेटा को इंटरवल लेवल में बदलने का कोई सीधा- साधा तरीका है (जैसे कि इसे दूसरे तरीके से करने के लिए हैं)? और एक्सेल या एसपीएसएस में प्रदर्शन कर सकते हैं? डेटा होने के बाद, कहिए: 10 सवाल पैरामीट्रिक परीक्षण उद्देश्यों (सामान्य वितरण, प्रश्न से बाहर गैर …

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

मैं उम्मीद के साथ निम्नलिखित समस्या से जूझ रहा हूं, यह सांख्यिकीविदों के लिए एक आसान है (मैं आंकड़ों के कुछ जोखिम के साथ एक प्रोग्रामर हूं)। मुझे एक सर्वेक्षण (प्रबंधन के लिए) के लिए प्रतिक्रियाओं को संक्षेप में प्रस्तुत करने की आवश्यकता है। सर्वेक्षण में 100+ प्रश्न हैं, जो …

13 categorical-data  data-transformation  descriptive-statistics 

मेरे पास एक उत्पाद के लिए दैनिक बिक्री डेटा है जो अत्यधिक मौसमी है। मैं रिग्रेशन मॉडल में मौसमी को पकड़ना चाहता हूं। मैंने पढ़ा है कि अगर आपके पास त्रैमासिक या मासिक डेटा है, तो उस स्थिति में आप क्रमशः 3 और 11 डमी चर बना सकते हैं - …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

यदि एक कारक चर (उदाहरण के लिए एम और एफ के स्तर के साथ लिंग) का उपयोग glm सूत्र में किया जाता है, तो डमी चर (s) बनाए जाते हैं, और उनके संबंधित गुणांकों (जैसे लिंगम) के साथ glm मॉडल सारांश में पाया जा सकता है यदि, इस तरह से …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

मैंने इस साइट के सभी पृष्ठ पहले ही पढ़ लिए हैं और अपनी समस्या का उत्तर खोजने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन कोई भी मुझे सही रूप में नहीं लगता है ... पहले मैं आपको समझाता हूं कि मैं किस तरह के डेटा के साथ काम कर रहा हूं …

13 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

जब रैखिक प्रतिगमन के लिए श्रेणीगत विशेषताओं को कोडित किया जाता है, तो एक नियम होता है: डमी की संख्या कुल स्तरों की संख्या (संपार्श्विकता से बचने के लिए) से एक कम होनी चाहिए। क्या डिसीजन ट्रीज़ (बैगेड, बूस्टेड) ​​के लिए एक समान नियम मौजूद है? मैं यह इसलिए पूछ …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

मैं पायथन में एक ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं - तीन स्तरों के साथ एक प्रतिक्रिया चर के लिए और कुछ व्याख्यात्मक कारकों के साथ। statsmodelsपैकेज द्विआधारी logit और बहुपद logit (MNLogit) मॉडल नहीं, बल्कि आदेश दिया logit का समर्थन करता है। चूंकि अंतर्निहित गणित इतना अलग नहीं है, …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

चलो दो स्पष्ट चर का एक संयुक्त वितरण हो , के साथ । कहते हैं कि वितरण इस वितरण से लिया गया था, लेकिन हमें केवल सी : के लिए मामूली गणना दी गई है। एक्स , वाई x , y ∈ { 1 , ... , कश्मीर } n …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

मेरे पास अमेरिका में शराब की बिक्री पर एक बड़ा कुल बाजार डेटा सेट है और मैं कुछ उच्च गुणवत्ता वाली वाइन की मांग का अनुमान लगाना चाहूंगा। ये बाजार शेयरों मूल रूप से फार्म की एक यादृच्छिक उपयोगिता मॉडल से प्राप्त किए गए Uijt=X′jtβ−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} = X’_{jt}\beta - \alpha p_{jt} …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

मेरे पास 8000 क्लस्टर और 4 मिलियन टिप्पणियों के साथ एक डेटासेट है। दुर्भाग्य से मेरा सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर, स्टैटा, लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए अपने पैनल डेटा फ़ंक्शन का उपयोग करते समय धीरे-धीरे चलता है: xtlogitयहां तक ​​कि 10% सदस्यता के साथ। हालांकि, नॉनपैनल logitफ़ंक्शन का उपयोग करते समय परिणाम बहुत …

12 logistic  categorical-data  stata  fixed-effects-model 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining