Statistiques et Big Data discrete-data

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Quelle est la différence entre des données discrètes et des données continues?

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Mise en cluster d'un jeu de données avec des variables à la fois discrètes et continues

J'ai un jeu de données X qui a 10 dimensions, dont 4 sont des valeurs discrètes. En fait, ces 4 variables discrètes sont ordinales, c'est-à-dire qu'une valeur plus élevée implique une sémantique plus élevée / meilleure. 2 de ces variables discrètes sont catégoriques en ce sens que pour chacune de …

33 clustering k-means discrete-data continuous-data gaussian-mixture

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Le test de Kolmogorov-Smirnov est-il valide avec des distributions discrètes?

Je compare un échantillon et vérifie s'il est distribué comme une distribution discrète. Cependant, je ne suis pas sûr que Kolmogorov-Smirnov s'applique. Wikipédia semble impliquer que non. Si ce n'est pas le cas, comment puis-je tester la distribution de l'échantillon?

29 hypothesis-testing discrete-data kolmogorov-smirnov

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Prédire avec des fonctionnalités continues et catégoriques

Certaines techniques de modélisation prédictive sont plus conçues pour gérer des prédicteurs continus, tandis que d'autres sont meilleures pour gérer des variables catégorielles ou discrètes. Il existe bien sûr des techniques pour transformer un type en un autre (discrétisation, variables muettes, etc.). Cependant, existe-t-il des techniques de modélisation prédictive conçues …

26 classification predictive-models categorical-data continuous-data discrete-data

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Kolmogorov-Smirnov avec des données discrètes: Quelle est la bonne utilisation de dgof :: ks.test dans R?

Questions pour débutants: Je veux tester si deux ensembles de données discrets proviennent de la même distribution. Un test de Kolmogorov-Smirnov m'a été proposé. Conover ( Practical Nonparametric Statistics , 3d) semble dire que le test de Kolmogorov-Smirnov peut être utilisé à cette fin, mais son comportement est "conservateur" avec …

24 r goodness-of-fit discrete-data kolmogorov-smirnov

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Suppression d'une des colonnes lors de l'utilisation d'un codage à chaud

Ma compréhension est que dans l'apprentissage automatique, cela peut être un problème si votre ensemble de données a des fonctionnalités hautement corrélées, car elles codent efficacement les mêmes informations. Récemment, quelqu'un a souligné que lorsque vous effectuez un codage à chaud sur une variable catégorielle, vous vous retrouvez avec des …

22 regression machine-learning categorical-data discrete-data categorical-encoding

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Cette distribution discrète a-t-elle un nom?

Cette distribution discrète a-t-elle un nom? Pouri ∈ 1 ... Ni∈1...Ni \in 1...N F( i ) = 1N∑Nj = i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Je suis tombé sur cette distribution parmi les éléments suivants: J'ai une liste de éléments classés par une fonction d'utilité. Je souhaite sélectionner au …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Détection d'anomalies avec des fonctions factices (et d'autres fonctions discrètes / catégorielles)

tl; dr Quelle est la méthode recommandée pour traiter les discretedonnées lors de la détection d'anomalies? Quelle est la méthode recommandée pour traiter les categoricaldonnées lors de la détection d'anomalies? Cette réponse suggère d'utiliser des données discrètes pour filtrer simplement les résultats. Peut-être remplacer la valeur de la catégorie par …

18 machine-learning categorical-data outliers discrete-data anomaly-detection

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Questions de base sur l'analyse de survie en temps discret

J'essaie de réaliser une analyse de survie en temps discret à l'aide d'un modèle de régression logistique, et je ne suis pas sûr de bien comprendre le processus. J'apprécierais grandement l'aide pour quelques questions de base. Voici la configuration: J'examine l'appartenance à un groupe dans un délai de cinq ans. …

18 survival discrete-data hazard kaplan-meier

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Comment ajuster une distribution discrète pour compter des données?

J'ai l'histogramme suivant des données de comptage. Et je voudrais y adapter une distribution discrète. Je ne sais pas comment je dois procéder. Dois-je d'abord superposer une distribution discrète, disons distribution binomiale négative, sur l'histogramme afin d'obtenir les paramètres de la distribution discrète, puis d'exécuter un test de Kolmogorov-Smirnov pour …

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Monte Carlo hamiltonien et espaces de paramètres discrets

Je viens de commencer à construire des modèles en stan ; pour me familiariser avec l'outil, je travaille sur certains des exercices d'analyse des données bayésiennes (2e éd.). L' exercice Waterbuck suppose que les données , avec inconnues. Puisque l'hamiltonien Monte Carlo ne permet pas de paramètres discrets, j'ai déclaré …

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Formule de probabilité pour une distribution bernoulli multivariée

J'ai besoin d'une formule pour la probabilité d'un événement dans une distribution de Bernoulli à n variables X∈{0,1}nX∈{0,1}nX\in\{0,1\}^n avec des probabilités P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_i=1)=p_i pour un seul élément et pour des paires d'éléments P(Xi=1∧Xj=1)=pijP(Xi=1∧Xj=1)=pijP(X_i=1 \wedge X_j=1)=p_{ij} . Je pourrais vous donner de manière équivalente moyenne et covariance de XXX . J'ai déjà …

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Propriétés d'une variable aléatoire discrète

Mon cours de statistiques m'a juste appris qu'une variable aléatoire discrète a un nombre fini d'options ... Je ne l'avais pas réalisé. J'aurais pensé, comme un ensemble d'entiers, qu'il pourrait être infini. La recherche sur Google et la vérification de plusieurs pages Web, dont quelques-unes de cours universitaires, n'ont pas …

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Visualisez la distribution binomiale bivariée

Question: à quoi ressemble une distribution binomiale bivariée dans un espace tridimensionnel? Ci-dessous se trouve la fonction spécifique que je voudrais visualiser pour différentes valeurs des paramètres; à savoir, nnn , et . p 2p1p1p_{1}p2p2p_{2} f(x1,x2)=n!x1!x2!px11px22,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = \frac{n!}{x_{1}!x_{2}!}p_{1}^{x_{1}}p_{2}^{x_{2}}, \qquad x_{1}+x_{2}=n, \quad p_{1}+p_{2}=1. Notez qu'il existe deux contraintes; et . De …

11 probability data-visualization binomial discrete-data distributions

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Regroupement optimal par rapport à une variable de réponse donnée

Je recherche une méthode de binning optimale (discrétisation) d'une variable continue par rapport à une variable binaire de réponse (cible) donnée et avec un nombre maximum d'intervalles comme paramètre. exemple: J'ai un ensemble d'observations de personnes avec des variables "hauteur" (numéral continu) et "has_back_pains" (binaire). Je veux discrétiser la hauteur …

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