Estadísticas y Big Data discrete-data

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¿Cuál es la diferencia entre datos discretos y datos continuos?

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Agrupando un conjunto de datos con variables discretas y continuas

Tengo un conjunto de datos X que tiene 10 dimensiones, 4 de las cuales son valores discretos. De hecho, esas 4 variables discretas son ordinales, es decir, un valor más alto implica una semántica más alta / mejor. 2 de estas variables discretas son categóricas en el sentido de que …

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

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¿Es válida la prueba de Kolmogorov-Smirnov con distribuciones discretas?

Estoy comparando una muestra y comprobando si se distribuye como una distribución discreta. Sin embargo, no estoy seguro de que se aplique Kolmogorov-Smirnov. Wikipedia parece implicar que no. Si no es así, ¿cómo puedo probar la distribución de la muestra?

29 hypothesis-testing discrete-data kolmogorov-smirnov

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Predecir con características continuas y categóricas

Algunas técnicas de modelado predictivo están más diseñadas para manejar predictores continuos, mientras que otras son mejores para manejar variables categóricas o discretas. Por supuesto, existen técnicas para transformar un tipo en otro (discretización, variables ficticias, etc.). Sin embargo, ¿existen técnicas de modelado predictivo diseñadas para manejar ambos tipos de …

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

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Kolmogorov-Smirnov con datos discretos: ¿Cuál es el uso adecuado de dgof :: ks.test en R?

Preguntas para principiantes: Quiero probar si dos conjuntos de datos discretos provienen de la misma distribución. Me sugirieron una prueba de Kolmogorov-Smirnov. Conover ( Estadísticas prácticas no paramétricas , 3d) parece decir que la prueba de Kolmogorov-Smirnov puede usarse para este propósito, pero su comportamiento es "conservador" con distribuciones discretas, …

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

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Descartar una de las columnas cuando se utiliza la codificación hot-one

Tengo entendido que en el aprendizaje automático puede ser un problema si su conjunto de datos tiene características altamente correlacionadas, ya que codifican efectivamente la misma información. Recientemente, alguien señaló que cuando realiza una codificación de una sola vez en una variable categórica, termina con características correlacionadas, por lo que …

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

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¿Esta distribución discreta tiene un nombre?

¿Esta distribución discreta tiene un nombre? Parai∈1...Nyo∈1 ...nortei \in 1...N f(i)=1N∑Nj=i1jF(yo)=1norte∑j=yonorte1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Me encontré con esta distribución de lo siguiente: Tengo una lista de elementos clasificados por alguna función de utilidad. Quiero seleccionar aleatoriamente uno de los elementos, sesgando hacia el comienzo de la lista. …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Detección de anomalías con características ficticias (y otras características discretas / categóricas)

tl; dr ¿Cuál es la forma recomendada de manejar los discretedatos cuando se realiza la detección de anomalías? ¿Cuál es la forma recomendada de manejar los categoricaldatos cuando se realiza la detección de anomalías? Esta respuesta sugiere usar datos discretos para simplemente filtrar los resultados. ¿Quizás reemplazar el valor de …

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

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Preguntas básicas sobre el análisis discreto de supervivencia en el tiempo

Estoy tratando de llevar a cabo un análisis discreto de supervivencia en el tiempo utilizando un modelo de regresión logística, y no estoy seguro de entender completamente el proceso. Agradecería mucho la ayuda con algunas preguntas básicas. Aquí está la configuración: Estoy viendo la membresía en un grupo dentro de …

18 survival discrete-data hazard kaplan-meier

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¿Cómo ajustar una distribución discreta para contar datos?

Tengo el siguiente histograma de datos de conteo. Y me gustaría ajustarle una distribución discreta. No estoy seguro de cómo debo hacer esto. ¿Debería superponer primero una distribución discreta, digamos Distribución binomial negativa, en el histograma para obtener los parámetros de la distribución discreta y luego ejecutar una prueba de …

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

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Montecarlo hamiltoniano y espacios de parámetros discretos

Acabo de empezar a construir modelos en Stan ; para familiarizarme con la herramienta, estoy trabajando en algunos de los ejercicios en Bayesian Data Analysis (2nd ed.). El ejercicio Waterbuck supone que los datos , con ( N , θ ) desconocido. Desde hamiltoniano Monte Carlo no permite parámetros discretos, …

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Fórmula de probabilidad para una distribución multivariada de bernoulli

Necesito una fórmula para la probabilidad de un evento en una distribución de Bernoulli n-variada con las probabilidades dadas para un solo elemento y para pares de elementos . De manera equivalente que podría dar media y la covarianza de . P ( X i = 1 ) = p …

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Propiedades de una variable aleatoria discreta

Mi curso de estadísticas acaba de enseñarme que una variable aleatoria discreta tiene un número finito de opciones ... No me había dado cuenta de eso. Pensé que, como un conjunto de enteros, podría ser infinito. Buscar en Google y consultar varias páginas web, incluidas algunas de cursos universitarios, no …

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Visualice la distribución binomial bivariada

Pregunta: ¿cómo se ve una distribución binomial bivariada en el espacio tridimensional? A continuación se muestra la función específica que me gustaría visualizar para varios valores de los parámetros; a saber, , y .p 1 p 2nortennpag1p1p_{1}pag2p2p_{2} F( x1, x2) = n !X1! X2!pagX11pagX22,X1+ x2= n ,pag1+ p2= 1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = …

11 probability data-visualization binomial discrete-data distributions

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Binning óptimo con respecto a una variable de respuesta dada

Estoy buscando un método de agrupamiento óptimo (discretización) de una variable continua con respecto a una variable binaria de respuesta (objetivo) dada y con un número máximo de intervalos como parámetro. ejemplo: tengo un conjunto de observaciones de personas con variables de "altura" (numeral continuo) y "has_back_pains" (binario). Quiero discretizar …

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