Pertanyaan yang diberi tag «categorical-data»

Model yang dihukum dapat digunakan untuk memperkirakan model yang jumlah parameternya sama atau bahkan lebih besar dari ukuran sampel. Situasi ini dapat muncul dalam model log-linear dari tabel jarang besar dari data kategorikal atau jumlah. Dalam pengaturan ini, sering juga diinginkan atau membantu untuk merobohkan tabel dengan menggabungkan level faktor …

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

Saya punya pertanyaan tentang interpretasi koefisien interaksi antara variabel kontinu dan kategorikal. di sini adalah model saya: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Saya menjalankan regresi OLS besar di mana semua variabel independen (sekitar 400) adalah variabel dummy. Jika semua termasuk, ada multikolinieritas sempurna (perangkap variabel dummy), jadi saya harus menghilangkan salah satu variabel sebelum menjalankan regresi. Pertanyaan pertama saya adalah, variabel mana yang harus dihilangkan? Saya telah membaca bahwa lebih baik untuk …

10 categorical-data 

Saya mencoba mengonversi kolom faktor menjadi variabel dummy: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 1 0 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

Saya memiliki kumpulan data dari survei pelanggan, saya ingin menggunakan uji statistik untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan antara produk 1 dan produk 2. Berikut ini adalah kumpulan data ulasan pelanggan. Nilai dari sangat buruk, buruk, oke, bagus, sangat bagus. customer product1 product2 1 very good very bad 2 good …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data 

Seorang teman ahli statistik saya memberi tahu saya tentang teknik menarik yang digunakan untuk memperoleh respons jujur ​​atas survei yang menangani masalah sensitif. Saya ingat inti umum dari metode ini, tetapi saya bertanya-tanya apakah ada yang tahu detailnya dan apakah itu dirujuk di mana saja. Ceritanya adalah bahwa AMA Florida …

9 categorical-data  survey 

Saya ingin merencanakan pada grafik yang sama interaksi antara prediktor kontinu saya dan moderator kategorikal saya. Saya tahu bagaimana melakukannya ketika keduanya kategorikal ( interaksi faktor ), tetapi tidak benar-benar tahu bagaimana melakukannya ketika satu kontinu dan satu kategorikal.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

Saya memiliki satu set data dengan dua variabel nominal kategorikal (keduanya dengan 5 kategori). Saya ingin tahu apakah (dan bagaimana) saya dapat mengidentifikasi korelasi potensial antara kategori dari dua variabel ini. Dengan kata lain apakah misalnya hasil kategori pada variabel 1 menunjukkan korelasi kuat dengan kategori spesifik j dalam variabel …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

Cangkok berikut diambil dari artikel ini . Saya pemula untuk bootstrap dan mencoba mengimplementasikan bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran linier dengan R bootpaket. Kode R Ini Rkode saya : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Pertanyaan ini sudah ada jawabannya di sini : korelasi antara variabel kategori (1 jawaban) Ditutup 6 bulan lalu . Saya tahu bahwa kita dapat menggunakan Spearman rho untuk mengukur korelasi antara variabel numerik. Tetapi bagaimana mengukur korelasi antara variabel kategori?

9 correlation  categorical-data 

Model Bradley – Terry – Luce (BTL) menyatakan bahwa , di mana adalah probabilitas objek yang dinilai "lebih baik", lebih berat, dll, daripada objek , dan , dan adalah parameter.p i j j i δ i δ jhalj i= L o gi t- 1( δj- δsaya)pji=logit−1(δj−δi)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)halsaya …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

Jika saya memiliki variabel dengan 4 level, secara teori saya perlu menggunakan 3 variabel dummy. Dalam praktiknya, bagaimana ini sebenarnya dilakukan? Apakah saya menggunakan 0-3, apakah saya menggunakan 1-3 dan membiarkan 4 kosong? Ada saran? CATATAN: Saya akan bekerja di R. UPDATE: Apa yang akan terjadi jika saya hanya menggunakan …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Saya melihat apakah kelimpahan berhubungan dengan ukuran. Ukuran (tentu saja) kontinu, namun, kelimpahan dicatat pada skala sedemikian rupa A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 etc... A …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Pertanyaan ini mungkin terdengar bodoh, tetapi ... apakah benar bahwa efek acak hanya dapat berlaku untuk variabel kategori (seperti id individu, id populasi, ...), misalkan katakanlah adalah variabel kategori:xsayaxix_i ysayayiy_i ~βxsayaβxi\beta_{x_i} βxsayaβxi\beta_{x_i} ~No r m ( μ , δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) tetapi dari prinsipnya efek acak tidak dapat berlaku untuk variabel …

9 mixed-model  categorical-data  continuous-data  random-effects-model