«discrete-data» etiketlenmiş sorular

Kesikli veri ile sürekli veri arasındaki fark nedir?

62 continuous-data  discrete-data 

4'ü ayrık değerler olan 10 boyuta sahip bir veri kümesi X'e sahibim. Aslında, bu 4 ayrı değişken sıralıdır, yani daha yüksek bir değer daha yüksek / daha iyi bir anlam ifade eder. Bu ayrık değişkenlerin 2'si, bu değişkenlerin her biri için, örneğin 11 ila 12 arasındaki mesafenin, 5 ila 6 …

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

Bir örneği karşılaştırıp bazı, ayrık, dağılım olarak dağıtıp dağıtmadığını kontrol ediyorum. Ancak, Kolmogorov-Smirnov'un uygulandığından emin değilim. Vikipedi öyle olmadığı anlamına geliyor. Olmazsa, numunenin dağılımını nasıl test edebilirim?

29 hypothesis-testing  discrete-data  kolmogorov-smirnov 

Bazı prediktif modelleme teknikleri, sürekli prediktörlerin kullanımı için daha fazla tasarlanmıştır, diğerleri ise kategorik veya ayrık değişkenlerin ele alınması için daha iyidir. Elbette bir tipi diğerine dönüştürme teknikleri var (ayrıklaştırma, yapay değişkenler, vs.). Ancak, her iki giriş türünü aynı anda, özelliklerin türünü değiştirmeden aynı anda ele almak üzere tasarlanmış öngörücü …

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

Acemi sorular: İki ayrı veri setinin aynı dağıtımdan gelip gelmediğini test etmek istiyorum. Bana bir Kolmogorov-Smirnov testi önerildi. Conover ( Pratik Parametrik Olmayan İstatistik , 3d), Kolmogorov-Smirnov Testinin bu amaç için kullanılabileceğini söylüyor, ancak davranışı, ayrık dağılımlarla “muhafazakar” ve burada ne anlama geldiğinden emin değilim. DavidR'in başka bir soru üzerine …

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

Anladığım kadarıyla, makine öğreniminde, veri kümenizin aynı bilgileri etkili bir şekilde kodladıkları için yüksek derecede ilişkili özelliklere sahip olması bir sorun olabilir. Son zamanlarda birisi, kategorik bir değişken üzerinde tek-sıcak kodlama yaptığınızda, ilişkili özelliklerle sonuçlandığınızı, bu yüzden bunlardan birini "referans" olarak bırakmanız gerektiğini belirtti. Örneğin, cinsiyeti iki değişken olarak kodlamak …

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

Bu ayrık dağılımın bir adı var mı? İçini∈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} Bu dağılıma aşağıdakilerden rastladım: Bazı faydalı işlevlere göre sıralanmış öğelerinin bir listesine sahibim . Rastgele bir listeyi seçmek istiyorum, listenin başlangıcına doğru eğilimliyim. Bu yüzden ilk önce 1 ile arasında eşit bir indisi …

21 probability  terminology  discrete-data  distributions 

tl; Dr. discreteAnomali tespiti yaparken verilerle başa çıkmanın önerilen yolu nedir ? categoricalAnomali tespiti yaparken verilerle başa çıkmanın önerilen yolu nedir ? Bu yanıt , yalnızca sonuçları filtrelemek için ayrık verilerin kullanılmasını önerir. Belki de kategori değerini yüzdesel gözlem şansı ile değiştirebilir misiniz? giriş Bu benim ilk kez buraya gönderiyorum, …

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

Lojistik regresyon modelini kullanarak ayrık bir zaman hayatta kalma analizi yapmaya çalışıyorum ve süreci tamamen anladığımdan emin değilim. Birkaç temel soruyla ilgili yardımı çok takdir ediyorum. İşte kurulum: Beş yıllık bir zaman diliminde bir gruba üyeliğe bakıyorum. Her üyenin üye olduğu her ay için aylık üyelik kaydı vardır. Üyeliği beş …

18 survival  discrete-data  hazard  kaplan-meier 

Sayım verilerinin aşağıdaki histogramına sahibim. Ve ona ayrık bir dağıtım yapmak istiyorum. Bu konuda nasıl ilerlemem gerektiğinden emin değilim. İlk önce histogramdaki ayrık bir dağılımı, yani Negatif Binom dağılımını üst üste koymalı mıyım, böylece ayrık dağılımın parametrelerini alıp p-değerlerini kontrol etmek için bir Kolmogorov-Smirnov testi yapmalıyım? Bu yöntemin doğru olup …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Stantta yeni modeller yapmaya başladım ; aracı tanımak için Bayesian Veri Analizi (2nci baskı) 'daki bazı alıştırmalar üzerinde çalışıyorum. Waterbuck egzersiz varsayan bu verileri ile, ( N , θ ) bilinmeyen. Hamiltonian Monte Carlo ayrık parametrelere izin vermediğinden, N'yi gerçek bir ∈ [ 72 , ∞ ) olarak ilan ettim …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

Verilen bir olasılıkları ve çiftleri için bir n-değişken Bernoulli dağıtım bir olayın olasılığı için bir formüle ihtiyacım var . Aynı şekilde ortalamasını ve kovaryansını verebilirim . P ( X i = 1 ) = p i P ( X i = 1 ∧ X j = 1 ) = p …

13 multivariate-analysis  discrete-data 

Belirli bir yanıt (hedef) ikili değişken ve sürekli olarak parametre olarak aralıkların maksimum sayısı ile sürekli değişken en iyi binning yöntemi (ayrıklaştırma) arıyorum. örnek: "yükseklik" (sürekli sayısal) ve "has_back_pains" (ikili) değişkenleri olan insanların gözlemleri bir dizi var. Yüksekliği en fazla 3 aralıkta (grup) ayrıştırmak istiyorum, bu yüzden algoritma gruplar arasındaki …

12 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

İstatistik dersim bana sadece rastgele bir değişkenin sınırlı sayıda seçeneğe sahip olduğunu öğretti ... Bunu fark etmemiştim. Bir tamsayı gibi, sonsuz olabileceğini düşünürdüm. Google'ın üniversite derslerinden birkaçı da dahil olmak üzere birkaç web sayfasını ziyaret etmek ve kontrol etmek özellikle bunu doğrulayamadı; Ancak çoğu site ayrık rasgele değişkenler sayılabilir - …

11 random-variable  discrete-data 

Soru: İki boyutlu binom dağılımı 3 boyutlu uzayda neye benziyor? Aşağıda, parametrelerin çeşitli değerleri için görselleştirmek istediğim belirli bir işlev bulunmaktadır; yani , ve .p 1 p 2nnnp1p1p_{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. İki kısıtlama olduğuna dikkat …

11 probability  data-visualization  binomial  discrete-data  distributions