Questions marquées «categorical-data»

Les données catégorielles (également appelées nominales) peuvent prendre un nombre limité de valeurs possibles appelées catégories. Les valeurs catégorielles "étiquettent", elles ne "mesurent" pas. Veuillez utiliser la balise [ordinal-data] pour les types de données discrets mais ordonnés.

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Méthodes pénalisées pour les données catégorielles: combiner les niveaux dans un facteur
Les modèles pénalisés peuvent être utilisés pour estimer les modèles où le nombre de paramètres est égal ou même supérieur à la taille de l'échantillon. Cette situation peut se produire dans les modèles log-linéaires de grandes tables clairsemées de données catégorielles ou de dénombrement. Dans ces paramètres, il est souvent …
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Interprétation des coefficients d'une interaction entre variable catégorielle et variable continue
J'ai une question sur l'interprétation des coefficients d'une interaction entre variable continue et variable catégorielle. voici mon modèle: 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 …
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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 
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Problèmes de pièges variables factices
J'exécute une grande régression OLS où toutes les variables indépendantes (environ 400) sont des variables fictives. Si tous sont inclus, il y a une parfaite multicolinéarité (le piège variable factice), donc je dois omettre l'une des variables avant d'exécuter la régression. Ma première question est, quelle variable doit être omise? …
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Méthode d'enquête sur les problèmes personnels
Un de mes amis statisticien m'a parlé d'une technique intéressante utilisée pour obtenir des réponses honnêtes à des enquêtes portant sur des questions sensibles. Je me souviens de l'essentiel de la méthode, mais je me demande si quelqu'un connaît les détails et si elle est référencée n'importe où. L'histoire était …
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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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Comment adapter le modèle Bradley – Terry – Luce en R, sans formule compliquée?
Le modèle Bradley – Terry – Luce (BTL) indique que , où est la probabilité que l'objet soit jugé "meilleur", plus lourd, etc., que l'objet , et et sont des paramètres.pj i= l o gje t- 1( δj- δje)pjje=logjet-1(δj-δje)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pje jpjejp_{ij}jjjjejeiδjeδje\delta_iδjδj\delta_j Cela semble être un candidat pour …
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Les effets aléatoires peuvent-ils s'appliquer uniquement aux variables catégorielles?
Cette question peut sembler stupide, mais ... est-il exact que les effets aléatoires ne peuvent s'appliquer qu'aux variables catégorielles (comme l'identifiant individuel, l'identifiant de la population, ...), par exemple, disons que est une variable catégorielle:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) mais d'après le principe, l' effet aléatoire ne peut pas …
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