Preguntas etiquetadas con categorical-data

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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 

Estoy ejecutando una gran regresión OLS donde todas las variables independientes (alrededor de 400) son variables ficticias. Si se incluyen todos, existe una multicolinealidad perfecta (la trampa de variable ficticia), por lo que tengo que omitir una de las variables antes de ejecutar la regresión. Mi primera pregunta es, ¿qué …

10 categorical-data 

Estoy tratando de convertir mi columna de factor a variables ficticias: 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 …

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Tengo un conjunto de datos de una encuesta de clientes, quiero implementar una prueba estadística para ver si hay una diferencia significativa entre el producto 1 y el producto 2. Aquí hay un conjunto de datos de las reseñas de los clientes. La tasa es de muy mala, mala, buena, …

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Un amigo estadístico mío me habló de una técnica interesante utilizada para obtener respuestas honestas en encuestas que trataban temas delicados. Recuerdo la esencia general del método, pero me pregunto si alguien conoce los detalles y si se hace referencia a él en alguna parte. La historia era que la …

9 categorical-data  survey 

Me gustaría trazar en el mismo gráfico la interacción entre mi predictor continuo y mi moderador categórico. Sé cómo hacerlo cuando ambos son categóricos ( interacción factorial ), pero realmente no sé cómo hacerlo cuando uno es continuo y el otro es categórico.

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Tengo un conjunto de datos con dos variables nominales categóricas (ambas con 5 categorías). Me gustaría saber si (y cómo) puedo identificar posibles correlaciones entre las categorías de estas dos variables. En otras palabras, si, por ejemplo, los resultados de la categoría en la variable 1 muestran una fuerte correlación …

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Los modelos penalizados se pueden usar para estimar modelos donde el número de parámetros es igual o incluso mayor que el tamaño de la muestra. Esta situación puede surgir en modelos log-lineales de grandes tablas dispersas de datos categóricos o de conteo. En estos entornos, a menudo también es deseable …

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Tengo una pregunta sobre la interpretación de los coeficientes de una interacción entre variable continua y categórica. Aquí está mi modelo: 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 …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

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 

Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí : correlación entre variables categóricas (1 respuesta) Cerrado hace 5 meses . Sé que podemos usar Spearman rho para medir la correlación entre variables numéricas. Pero, ¿cómo medir la correlación entre variables categóricas?

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El modelo Bradley – Terry – Luce (BTL) establece que , donde es la probabilidad de que el objeto se considere "mejor", más pesado, etc., que el objeto , y , y son parámetros.pji=logit−1(δj−δi)pji=logit−1(δj−δi)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pijpijp_{ij}jjjiiiδiδi\delta_iδjδj\delta_j Esto parece ser un candidato para la función glm, con family = …

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Si tengo una variable con 4 niveles, en teoría necesito usar 3 variables ficticias. En la práctica, ¿cómo se lleva a cabo esto realmente? ¿Uso 0-3, uso 1-3 y dejo en blanco los 4? ¿Alguna sugerencia? NOTA: voy a estar trabajando en R. ACTUALIZACIÓN: ¿Qué sucedería si solo uso una …

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Estoy mirando si la abundancia está relacionada con el tamaño. El tamaño es (por supuesto) continuo, sin embargo, la abundancia se registra en una escala tal que A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = …

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Estas preguntas pueden sonar estúpidas, pero ... ¿ es correcto que los efectos aleatorios solo puedan aplicarse a variables categóricas (como identificación individual, identificación de población, ...), por ejemplo, digamos que es una variable categórica:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) pero desde el principio el efecto aleatorio no puede aplicarse …

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