«binary-data» etiketlenmiş sorular

(oldukça uzun yazı, özür dilerim. Çok fazla arka plan bilgisi içerir, bu yüzden alttaki soruya atlamaktan çekinmeyin.) Giriş: İkili bir endojen değişkenin ( sürekli bir sonuç üzerindeki etkisini tanımlamaya çalıştığımız bir proje üzerinde çalışıyorum , . Rastgele olduğu gibi atandığına kesinlikle inandığımız bir araç geliştirdik .x1x1x_1yyyz1z1z_1 Veriler: Verilerin kendisi, 1000 …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Bir ikili tedavi atama göstergesi ile deneyler / randomize kontrollü çalışmalar bağlamında tedavi-değişken etkileşimleriyle ilgileniyorum .TTT Spesifik yönteme / kaynağa bağlı olarak, tedavi edilen ve tedavi edilmeyen denekler için sırasıyla ve gördüm .T = { 1 , - 1 }T= { 1 , 0 }T={1,0}T=\{1,0\}T= { 1 , - 1 …

10 binary-data  categorical-encoding 

İkili zaman serilerini modellemek için olağan yaklaşımlar nelerdir? Bunun ele alındığı bir kağıt veya ders kitabı var mı? Güçlü oto-korelasyonlu ikili bir süreç düşünüyorum. Sıfırdan başlayan bir AR (1) sürecinin işareti gibi bir şey. Ki ve beyaz gürültü ile . Sonra tarafından tanımlanan ikili zaman serileri , aşağıdaki kodla göstermek …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

Hangi koşucuların zorlu bir dayanıklılık yarışını bitireceğini tahmin etmek için lojistik bir regresyon eğitimi alıyorum. Çok az koşucu bu yarışı tamamlıyor, bu yüzden ciddi sınıf dengesizliği ve küçük bir başarı örneği var (belki birkaç düzine). Neredeyse bunu yapan düzinelerce koşucudan iyi bir "sinyal" alabileceğimi hissediyorum . (Eğitim verilerim sadece tamamlanmakla …

10 logistic  binary-data  continuous-data 

Eğitsel oyunlar üzerine araştırma yapıyorum ve mevcut projelerimden bazıları , oyunların tasarım öğeleri arasındaki ilişkileri incelemek için BoardGameGeek (BGG) ve VideoGameGeek (VGG) verilerini kullanmayı içeriyor (yani "II. Dünya Savaşı'nda ayarlandı", "yuvarlanan zarları içeriyor") ) ve bu oyunların oyuncu puanları (10 üzerinden skorlar). Bu tasarım öğelerinin her biri, BGG veya VGG …

10 r  categorical-data  factor-analysis  binary-data 

Bayes lojistik regresyon problemi için posterior bir prediktif dağılım oluşturdum. Tahmin dağılımından örnek alıyorum ve sahip olduğum her gözlem için binlerce (0,1) örnek alıyorum. Uyumun iyiliğini görselleştirmek ilginç olmaktan daha azdır, örneğin: Bu grafik, 10.000 örneği + gözlenen referans noktasını gösterir (soldaki yol kırmızı bir çizgi oluşturabilir: evet bu gözlemdir). …

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

İki değişkenli (0 = evet, 1 = hayır) veri kümesinde bir faktör analizi yapmak zorundayım ve doğru yolda olup olmadığımı bilmiyorum. Kullanarak tetrachoric()üzerinde çalıştığım bir korelasyon matrisi yaratırım fa(data,factors=1). Sonuç MixFactor kullanırken aldığım sonuçlara oldukça yakın , ama aynı değil. Bu uygun mu yoksa başka bir prosedür önerir misiniz? Neden …

10 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

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 

örneğin. iyi ve kötü iki sınıf ile bir sınıf değişken kredi puanlama varsa, # (iyi) = 700 ve # (kötü) = 300. Verilerimi kısaltmak istemiyorum. hangi tekniği kullanmalıyım? SVM kullanıyordum ama tahminlerde tüm kötüleri iyi veriyor.

10 classification  binary-data 

Aşağıdaki biçime sahip bir veri kümem var. İkili sonuç kanseri var / kanser yok. Veri setindeki her doktor her hastayı gördü ve hastanın kanser olup olmadığı konusunda bağımsız bir karar verdi. Doktorlar daha sonra teşhislerinin doğru olduğuna dair güven seviyelerini 5 üzerinden verir ve güven seviyesi parantez içinde gösterilir. Bu …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

Verilerimde, olarak belirtilen bir sınıf değişkenim var . Bu sınıf değişkeni değerleri (ikili) şeklindedir. neredeyse tüm gözlemleri 0'dır (% 100'e yakın, daha kesin olarak% 97). Farklı sınıflandırma modelleri üzerinde bir "performans" testi istiyorum (doğruluk olabilir). Olmaktan korktuğum, gözlemleri her zaman sınıf 0'da sınıflandıran bir sınıflandırma modelim varsa, o zaman bu …

9 classification  binary-data  model-evaluation 

Matris çarpımı kullanarak Jaccard katsayısını hesaplamanın olası bir yolu olup olmadığını bilmek istiyorum. Bu kodu kullandım 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])) / length(which(x[,i] | x[,j])) jaccard[j,i]=jaccard[i,j] } } …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

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