Statistiques et Big Data binary-data

1

Comment interpréter le coefficient de deuxième étape dans la régression des variables instrumentales avec un instrument binaire et une variable endogène binaire?

(message assez long, désolé. Il comprend de nombreuses informations générales, alors n'hésitez pas à passer à la question en bas.) Intro: Je travaille sur un projet où nous essayons d'identifier l'effet d'une variable endogène binaire, , sur un résultat continu, . Nous avons mis au point un instrument, , que …

11 econometrics interpretation binary-data instrumental-variables

3

Variable indicatrice pour les données binaires: {-1,1} vs {0,1}

Je suis intéressé par les interactions traitement covariables dans le cadre d'expériences / essais contrôlés randomisés, avec un indicateur de traitement binaire assignation .TTT En fonction de la méthode / source spécifique, j'ai vu respectivement et T = { 1 , - 1 } pour les sujets traités et non …

10 binary-data categorical-encoding

1

Modélisation de séries chronologiques binaires auto-corrélées

Quelle est l'approche habituelle de modélisation des séries chronologiques binaires? Y a-t-il un papier ou un manuel où cela est traité? Je pense à un processus binaire avec une forte auto-corrélation. Quelque chose comme le signe d'un processus AR (1) commençant à zéro. Dites et avec un bruit blanc . …

10 regression time-series logistic binary-data autoregressive

1

Est-ce jamais une bonne idée d'accorder un «crédit partiel» (résultat continu) à la formation d'une régression logistique?

J'entraîne une régression logistique pour prédire quels coureurs sont les plus susceptibles de terminer une course d'endurance exténuante. Très peu de coureurs terminent cette course, j'ai donc un grave déséquilibre de classe et un petit échantillon de succès (peut-être quelques dizaines). Je sens que je pourrais obtenir un bon "signal" …

10 logistic binary-data continuous-data

1

Quels sont les dangers du calcul des corrélations de Pearson (au lieu des corrélations tétrachoriques) pour les variables binaires dans l'analyse factorielle?

Je fais des recherches sur les jeux éducatifs, et certains de mes projets actuels impliquent l'utilisation de données de BoardGameGeek (BGG) et VideoGameGeek (VGG) pour examiner les relations entre les éléments de conception des jeux (c.-à-d. ) et les cotes des joueurs de ces jeux (c.-à-d. des scores sur 10). …

10 r categorical-data factor-analysis binary-data

3

Comment visualiser la qualité de l'ajustement bayésien pour la régression logistique

Pour un problème de régression logistique bayésienne, j'ai créé une distribution prédictive postérieure. J'échantillonne à partir de la distribution prédictive et reçois des milliers d'échantillons de (0,1) pour chaque observation que j'ai. Visualiser la qualité de l'ajustement est loin d'être intéressant, par exemple: Ce graphique montre les 10 000 échantillons …

10 bayesian data-visualization classification goodness-of-fit binary-data

2

Procédure recommandée pour l'analyse factorielle sur des données dichotomiques avec R

Je dois effectuer une analyse factorielle sur un ensemble de données composé de variables dichotomiques (0 = oui, 1 = non) et je ne sais pas si je suis sur la bonne voie. En utilisant tetrachoric()je crée une matrice de corrélation, sur laquelle je cours fa(data,factors=1). Le résultat est assez …

10 r factor-analysis psychometrics binary-data

1

R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …

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

3

Pour un problème de classification si la variable de classe a une distribution inégale, quelle technique utiliser?

par exemple. si j'ai une cote de crédit variable de classe avec deux classes bonnes et mauvaises, où # (bon) = 700 et # (mauvais) = 300. Je ne veux pas raccourcir mes données. quelle technique dois-je utiliser? J'utilisais SVM mais cela donne des résultats aussi mauvais que bons dans …

10 classification binary-data

4

Comment dois-je aborder ce problème de prédiction binaire?

J'ai un ensemble de données au format suivant. Il y a un cancer binaire / pas de cancer. Chaque médecin de l'ensemble de données a vu chaque patient et a donné un jugement indépendant sur le fait que le patient soit atteint ou non d'un cancer. Les médecins donnent ensuite …

9 forecasting binary-data psychometrics

5

Comment mesurer les performances d'un classificateur lorsque près de 100% des étiquettes de classe appartiennent à une classe?

Dans mes données, j'ai une variable de classe, notée . Les valeurs de cette variable de classe sont 0 , 1 (binaire). Presque toutes les observations de C sont 0 (près de 100%, plus précisément 97%). Je souhaiterais un test de "performance" sur différents modèles de classification (ce pourrait être …

9 classification binary-data model-evaluation

3

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])) …

9 r matrix binary-data association-measure similarities

2

Calculer la courbe ROC pour les données

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

5

Est-ce nominal, ordinal et binaire pour les données quantitatives, qualitatives ou les deux?

Je m'emballe autour des types de données et j'ai besoin d'aide: Si vous regardez l'image ci-dessus (prise d' ici ), elle a les types de données comme ceci: Quantitatif (discret, continu) Qualitatif (nominal (N), ordinal (O), binaire (B)). Mais si vous regardez cette photo suivante (d' ici ), les catégories …

9 categorical-data dataset ordinal-data binary-data

3

Séries chronologiques binaires

J'ai une série chronologique binaire: nous avons 2160 données (0 = ne s'est pas produit, 1 = s'est produit) pour une période d'une heure en 90 jours. Je veux prévoir après ces 90 jours, où le prochain 1 se produira, et également étendre cette disposition pour un mois prochain.

8 time-series binary-data

Questions marquées «binary-data»