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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Test de Brant en R [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 mois . En testant l'hypothèse de régression parallèle dans la régression logistique ordinale, …
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Scores des facteurs à partir de réponses ordinales discrètes
Existe-t-il un moyen de principe d'estimer les scores des facteurs lorsque vous avez des variables ordinales discrètes. J'ai variables ordinales, discrètes. Si je fais l'hypothèse que chaque réponse est sous-jacente à une variable continue, normalement distribuée, alors je peux calculer une matrice de corrélation polychorique . Je peux ensuite exécuter …
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Les types de données (nominaux / ordinaux / intervalle / ratio) devraient-ils vraiment être considérés comme des types de variables?
Donc, par exemple, voici les définitions que j'obtiens des manuels standard Variable - caractéristique de la population ou de l'échantillon. ex. Prix ​​d'un stock ou d'une note sur un test Données - valeurs réelles observées Donc, pour un rapport à deux colonnes [Nom | Revenu] les noms des colonnes seraient …
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Comment gérer les variables catégorielles non binaires dans la régression logistique (SPSS)
Je dois faire une régression logistique binaire avec beaucoup de variables indépendantes. La plupart d'entre elles sont binaires, mais quelques-unes des variables catégorielles ont plus de deux niveaux. Quelle est la meilleure façon de gérer ces variables? Par exemple, pour une variable avec trois valeurs possibles, je suppose que deux …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Coefficients de corrélation pour les données ordonnées: Tau de Kendall vs Polychoric vs Rho de Spearman
Il semble que pour la gestion avec des mesures ordonnées, les chercheurs traitent généralement de la corrélation polychorique . (Par exemple, pour faire une matrice avant de faire une analyse factorielle.) Pourquoi? Le coefficient de corrélation de rang de Kendall Tau et le coefficient de corrélation de rang de Spearman …
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Intervalles de confiance pour ECDF
L'inégalité Dvoretzky – Kiefer – Wolfowitz est la suivante: Pr ( sup |F^n( x ) - F( x ) | > ϵ ) ≤ 2 exp( - 2 nϵ2)Pr(sup|F^n(x)−F(x)|>ϵ)≤2exp⁡(−2nϵ2)Pr(\text{sup}|\hat{F}_n(x)-F(x)|>\epsilon)\leq 2\exp(-2n\epsilon^2) , et il prédit à quel point une fonction de distribution déterminée empiriquement sera proche de la fonction de distribution …
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