continuous-data पर टैग किए गए जवाब

एक यादृच्छिक चर को निरंतर कहा जाता है यदि इसके संभावित मानों का सेट बेशुमार है, और यह मौका है कि यह किसी विशेष मूल्य को लेता है शून्य ( प्रत्येक वास्तविक संख्या )। एक यादृच्छिक चर निरंतर है यदि और केवल तभी इसकी संचयी संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन एक निरंतर कार्य है। XP(X=x)=0x

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अनियंत्रित श्रेणीबद्ध चर के साथ सहसंबंध
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 …
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एक निरंतर भविष्यवक्ता चर को तोड़ने से क्या लाभ है?
मैं सोच रहा हूं कि एक मॉडल में उपयोग करने से पहले एक निरंतर भविष्य कहनेवाला चर लेने और इसे (जैसे, क्विंटलों में) तोड़ने का क्या मूल्य है। यह मुझे लगता है कि चर को कम करके हम जानकारी खो देते हैं। क्या यह सिर्फ इतना है कि हम गैर-रैखिक …
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नाममात्र (IV) और एक सतत (DV) चर के बीच संबंध
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?
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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
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 
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क्या यह कभी स्पष्ट डेटा को निरंतर के रूप में व्यवहार करने के लिए समझ में आता है?
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 …
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असतत और निरंतर चर दोनों के साथ एक डाटासेट क्लस्टरिंग
मेरे पास एक डेटासेट X है जिसमें 10 आयाम हैं, जिनमें से 4 असतत मान हैं। वास्तव में, वे 4 असतत चर क्रमबद्ध होते हैं, अर्थात उच्च मूल्य का अर्थ उच्च / बेहतर शब्दार्थ होता है। इन असतत चर में से 2 इस अर्थ में स्पष्ट हैं कि इनमें से …
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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 …
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नकारात्मक द्विपद वितरण का निरंतर सामान्यीकरण
नकारात्मक द्विपद (NB) वितरण को गैर-नकारात्मक पूर्णांक पर परिभाषित किया गया है और इसमें प्रायिकता मास फ़ंक्शनक्या यह एक ही सूत्र द्वारा परिभाषित गैर-नकारात्मक वास्तविक पर निरंतर वितरण पर विचार करने के लिए समझ में आता है ( k_ in \ mathbb N_0 द्वारा x \ द्वारा \ mathbb R …
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हमें कब / बिन निरंतर स्वतंत्र चर / सुविधाओं का विवेक करना चाहिए और कब नहीं करना चाहिए?
हमें कब / बिन स्वतंत्र चर / सुविधाओं का विवेक करना चाहिए और कब नहीं करना चाहिए? प्रश्न का उत्तर देने का मेरा प्रयास: सामान्य तौर पर, हमें बिन नहीं होना चाहिए, क्योंकि बिनिंग जानकारी खो देगा। बिनिंग वास्तव में मॉडल की स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ा रहा है, इसलिए, बिनिंग …
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दो यादृच्छिक चर के योग के रूप में समान यादृच्छिक चर
ग्रिमेट और स्टिरज़ेकर से लिया गया : दिखाएँ कि यह ऐसा नहीं हो सकता है कि U = X + YU=X+YU=X+Y जहां UUU को समान रूप से [0,1] पर वितरित किया गया हो और XXX और YYY स्वतंत्र और समान रूप से वितरित किए गए हों। आपको यह नहीं मानना …
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डिज़ाइन किए गए प्रयोग में ANOVA और ANCOVA के बीच चयन कैसे करें?
मैं एक प्रयोग कर रहा हूं जिसमें निम्नलिखित हैं: DV: स्लाइस की खपत (निरंतर या स्पष्ट हो सकती है) IV: स्वस्थ संदेश, अस्वास्थ्यकर संदेश, कोई संदेश (नियंत्रण) (3 समूह जिसमें लोगों को यादृच्छिक रूप से सौंपा गया है - श्रेणीबद्ध) यह स्लाइस की स्वस्थता के बारे में एक हेरफेर संदेश …
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निरंतर डेटा से श्रेणीगत हमेशा गलत है?
जब मैंने आपके डेटा को सेटअप करने के तरीके के बारे में पढ़ा, तो एक बात जो मुझे अक्सर पता चली है, वह यह है कि कुछ निरंतर डेटा को श्रेणीबद्ध डेटा में बदलना एक अच्छा विचार नहीं है, क्योंकि आप बहुत अच्छी तरह से गलत निष्कर्ष निकाल सकते हैं …
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क्रमिक और एक सतत चर के बीच सहसंबंध का सही आकलन कैसे करें?
मैं इसके बीच सहसंबंध का अनुमान लगाना चाहता हूं: एक क्रमिक चर: विषयों को 1-5 पैमाने पर 6 प्रकार के फलों के लिए उनकी पसंद को रेट करने के लिए कहा जाता है (बहुत घृणित से लेकर बहुत स्वादिष्ट तक) औसत विषयों में पैमाने के केवल 3 बिंदुओं का उपयोग …
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