Preguntas etiquetadas con association-measure

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Para la gráfica 1, puedo probar la asociación entre xey haciendo una simple correlación. Para la gráfica 2, donde la relación es no lineal pero hay una relación clara entre x e y, ¿cómo puedo probar la asociación y etiquetar su naturaleza?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

Tengo dos variables: Nombre del medicamento (DN) y los eventos adversos (AE) correspondientes, que están en una relación de muchos a muchos. Hay 33,556 nombres de medicamentos y 9,516 eventos adversos. El tamaño de la muestra es de aproximadamente 5,8 millones de observaciones. Quiero estudiar y comprender la asociación / …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

De la Enciclopedia de Ciencias Estadísticas entiendo que dado dicotómica (binario: 1 = presente; 0 = ausente) atributos (variables), podemos formar una tabla de contingencia para cualquier par de objetos i y j de una muestra:pagspagsp j 1 0 ------- 1 | a | b | i ------- 0 | …

20 binary-data  similarities  association-measure 

¿Qué es una medida significativa de "correlación" para estudiar la relación entre estos dos tipos de variables? En R, ¿cómo hacerlo?

19 r  correlation  categorical-data  association-measure 

Estoy usando FactoMineRpara reducir mi conjunto de datos de mediciones a las variables latentes. El mapa de la variable anterior es claro para mí de interpretar, pero estoy confundido cuando se trata de las asociaciones entre las variables y el componente 1. Mirando el mapa variables, ddpy covestá muy cerca …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

Para encontrar una asociación entre el apoyo de pares (variable independiente) y la satisfacción laboral (variable dependiente) deseo aplicar la prueba de chi-cuadrado. El apoyo de los pares está dividido en categorías en cuatro grupos según el grado de apoyo: 1 = muy poca extensión, 2 = hasta cierto punto, …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Estoy arrojando aquí el problema tal como lo recibí. Tengo dos variables aleatorias. Uno de los cuales es continuo (Y) y el otro es discreto y se abordará como ordinal (X). Puse debajo de la trama que recibí junto con la consulta. La persona que me envía los datos quiere …

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

No sé qué función de distancia entre individuos usar en caso de atributos nominales (categóricos no ordenados). Estaba leyendo un libro de texto y sugieren una función de coincidencia simple , pero algunos libros sugieren que debería cambiar los atributos nominales a binarios y usar el coeficiente Jaccard . Sin …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

Estoy haciendo un estudio sobre el uso de polidrogas. Tengo un conjunto de datos de 400 drogadictos, cada uno de los cuales declaró las drogas que abusan. Hay más de 10 medicamentos y, por lo tanto, hay grandes combinaciones posibles. He recodificado la mayoría de las drogas que consumen en …

10 hypothesis-testing  clustering  combinatorics  association-measure  association-rules 

Estoy tratando de encontrar la correlación entre una variable dicotómica y una variable continua. De mi trabajo de base en esto, descubrí que tengo que usar una prueba t independiente y la condición previa para ello es que la distribución de la variable debe ser normal. Realicé la prueba de …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

Estoy tratando de tener una intuición más clara detrás: "Si hace que sea más probable, entonces hace que sea más probable", es decirAAABBBBBBAAA Supongamos que denota el tamaño del espacio en el que están y , luegon(S)n(S)n(S)AAABBB Reclamación: entoncesP(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) entoncesn(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B) > n(A)/n(S) que esP(A|B)>P(A)P(A|B)>P(A)P(A|B)>P(A) Entiendo las matemáticas, pero …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Quiero saber si hay alguna forma posible de calcular el coeficiente de Jaccard usando la multiplicación de matrices. Usé este código 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] …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

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