«categorical-data» etiketlenmiş sorular

Sürekli ve kategorik değişken arasındaki etkileşimin katsayılarının yorumlanması hakkında bir sorum var. İşte benim modelim: 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 0.07469 . racemulti/other …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

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 

Tüm bağımsız değişkenlerin (yaklaşık 400) kukla değişkenler olduğu büyük bir OLS regresyonu yürütüyorum. Tüm dahil edilirse, mükemmel çoklu bağlantı (kukla değişken tuzağı) vardır, bu yüzden regresyonu çalıştırmadan önce değişkenlerden birini atlamalıyım. İlk sorum şu, hangi değişken atlanmalıdır? Birkaç gözlemde mevcut olandan ziyade, gözlemlerin çoğunda mevcut olan bir değişkeni atlamanın daha …

10 categorical-data 

Faktör sütunumu kukla değişkenlere dönüştürmeye çalışıyorum: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 1 0 0 0 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

Bir müşteri anketinden veri kümem var, ürün 1 ile ürün 2 arasında anlam farkı olup olmadığını görmek için istatistiksel bir test uygulamak istiyorum. İşte müşterilerin incelemelerinden oluşan bir veri kümesi. Oranı çok kötü, kötü, tamam, iyi, çok iyi. customer product1 product2 1 very good very bad 2 good bad 3 …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data 

Bir istatistikçi arkadaşım bana hassas sorunlarla ilgilenen anketlerde dürüst yanıtlar almak için kullanılan ilginç bir teknikten bahsetti. Yöntemin genel özünü hatırlıyorum, ancak kimsenin ayrıntıları bilip bilmediğini ve herhangi bir yere atıfta bulunulduğunu merak ediyorum. Hikaye, Florida AMA'nın doktorlar arasında uyuşturucu kullanımını değerlendirmek istediği idi. Bir kalıpla bir anket gönderdiler. IIRC, …

9 categorical-data  survey 

Sürekli grafik tahmincim ile kategorik moderatörüm arasındaki etkileşimi aynı grafik üzerinde çizmek istiyorum. Her ikisi de kategorik ( faktör etkileşimi ) olduğunda nasıl yapılacağını biliyorum, ancak biri sürekli ve biri kategorik olduğunda nasıl yapılacağını gerçekten bilmiyorum.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

İki kategorik nominal değişkenli bir veri setim var (her ikisi de 5 kategoride). Bu iki değişken arasındaki kategoriler arasındaki potansiyel korelasyonları tespit edip edemediğimi (ve nasıl) tanımak istiyorum. Başka bir deyişle, örneğin kategori sonuçlarının iii değişken 1'de belirli bir kategori ile güçlü bir korelasyon gösterir jjj 5 kategorili iki değişkenim …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

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 

Bu sorunun burada zaten bir cevabı var : kategorik değişkenler arasındaki korelasyon (1 cevap) 6 ay önce kapalı . Sayısal değişkenler arasındaki korelasyonu ölçmek için Spearman rho'yu kullanabileceğimizi biliyorum. Ancak kategorik değişkenler arasındaki korelasyon nasıl ölçülür?

9 correlation  categorical-data 

Bradley – Terry – Luce (BTL) modeli, ; burada , j nesnesinin "daha iyi" olduğuna karar verme olasılığıdır , ağır, vs, nesneden daha ı ve \ delta_i ve \ delta_j parametrelerdir.pj ben= l o gbent- 1(δj-δben)pjben=lÖgbent-1(δj-δben)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pben jpbenjp_{ij}jjjbenbeniδbenδben\delta_iδjδj\delta_j Bu, glm fonksiyonu için bir aday gibi görünüyor, aile …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

4 seviyeli bir değişkenim varsa, teoride 3 kukla değişken kullanmam gerekir. Uygulamada, bu aslında nasıl yapılır? 0-3 mü kullanıyorum, 1-3 mü kullanıyorum ve 4'ü boş mu bırakıyorum? Herhangi bir öneri? NOT: R'de çalışacağım. GÜNCELLEME: Yalnızca AD'ye karşılık gelen 1-4 kullanan bir sütun kullanırsam ne olur? Bu işe yarar mı yoksa …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Bolluğun boyutla ilgili olup olmadığına bakıyorum. Boyut (elbette) süreklidir, ancak bolluk, A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 etc... A'dan Q'ya ... 17 seviyeleri. Olası bir yaklaşımın …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

Bu sorular aptalca gelebilir, ancak ... rastgele etkilerin yalnızca kategorik değişkenlere (bireysel kimlik, nüfus kimliği, ... gibi) uygulanabileceği doğru mu?xixix_i kategorik bir değişkendir: yiyiy_i ~ βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~ Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) ancak prensipten rastgele etki sürekli değişkene (yükseklik, kütle ... gibi) uygulanamaz.ziziz_i: yiyiy_i ~ α+β⋅ziα+β⋅zi\alpha + \beta \cdot z_{i} çünkü o …

9 mixed-model  categorical-data  continuous-data  random-effects-model 

2 x 2 beklenmedik tablolar için Yates süreklilik düzeltmesi hakkında sahadaki insanlardan bilgi toplamak istiyorum. Wikipedia makalesi , çok fazla ayarlanabileceğinden bahsediyor ve bu nedenle sadece sınırlı bir anlamda kullanılıyor. Buradaki ilgili yazı daha fazla bilgi sunmuyor. Bu testleri düzenli olarak kullanan kişiler için düşünceleriniz neler? Düzeltmeyi kullanmak mı daha …

9 categorical-data  chi-squared  yates-correction