Questions marquées «association-measure»

Mesures de l'association entre variables, un concept plus général que la corrélation

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 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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Quelle est la mesure d'association appropriée d'une variable avec une composante PCA (sur un tracé biplot / chargement)?
J'utilise FactoMineRpour réduire mon ensemble de données de mesures aux variables latentes. La carte des variables ci-dessus est claire pour moi à interpréter, mais je suis confus en ce qui concerne les associations entre les variables et le composant 1. En regardant la carte des variables, ddpet covtrès proche du …
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Quelle est la fonction de distance optimale pour les individus lorsque les attributs sont nominaux?
Je ne sais pas quelle fonction de distance entre les individus utiliser en cas d'attributs nominaux (catégoriques non ordonnés). Je lisais un manuel et ils suggèrent une fonction de correspondance simple , mais certains livres suggèrent que je devrais changer le nominal en attributs binaires et utiliser le coefficient de …
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Quelles sont les méthodes statistiques que je peux utiliser pour trouver des combinaisons populaires ou courantes de variables catégorielles?
Je fais une étude sur la polytoxicomanie. J'ai un ensemble de données de 400 toxicomanes, qui ont chacun déclaré les drogues qu'ils abusent. Il existe plus de 10 médicaments et donc de grandes combinaisons possibles. J'ai recodé la plupart des drogues qu'ils consomment en variables binaires (c'est-à-dire que l'héroïne est …
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Calcul de Jaccard ou d'un autre coefficient d'association pour des données binaires en utilisant la multiplication matricielle
Je veux savoir s'il existe un moyen possible de calculer le coefficient de Jaccard en utilisant la multiplication matricielle. J'ai utilisé ce code jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) …
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
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 
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