Questions marquées «ordinal-data»

Données avec des valeurs catégorielles qui peuvent être classées par ordre de grandeur, mais la distance exacte (espacement) entre les catégories est indéfinie ou inconnue.

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La «note moyenne» d'Amazon est-elle trompeuse?
Si je comprends bien, les évaluations de livre sur une échelle de 1 à 5 sont des scores de Likert. C'est-à-dire qu'un 3 pour moi peut ne pas être nécessairement un 3 pour quelqu'un d'autre. C'est une échelle ordinale IMO. Il ne faut pas vraiment utiliser les échelles ordinales mais …
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Existe-t-il une analyse factorielle ou une ACP pour les données ordinales ou binaires?
J'ai terminé l'analyse en composantes principales (PCA), l'analyse factorielle exploratoire (EFA) et l'analyse factorielle confirmatoire (CFA), en traitant les données avec une échelle de likert (réponses à 5 niveaux: aucune, un peu, certaines, ..) en continu variable. Ensuite, en utilisant Lavaan, j'ai répété le CFA définissant les variables comme catégoriques. …
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Calculer la moyenne de la variable ordinale
J'ai lu à plusieurs endroits que le calcul de la moyenne d'une variable ordinale est inapproprié. J'essaie de comprendre pourquoi cela pourrait être inapproprié. Je pense que c'est parce que, en général, une variable ordinale n'est pas normalement distribuée et donc le calcul de la moyenne donnera une représentation inexacte. …
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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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