Preguntas etiquetadas con discrete-data

Se refiere a los datos generados a partir de una distribución que tiene un espacio de muestra contable. La etiqueta de datos discretos puede incluir datos categóricos, ya sean nominales (por ejemplo, la distribución de la raza en una muestra de individuos) u ordinales (por ejemplo, el estado socioeconómico), o una variante aleatoria discreta real, como un conjunto de recuentos de eventos (por ejemplo, el número de errores en una página de texto). Sin embargo, los datos discretos no necesariamente tienen que ser enteros.

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Distribuciones sobre listas ordenadas
Digamos que tenemos una lista ordenada de artículos [a, b, c, ... x, y, z, ...] Estoy buscando una familia de distribuciones con soporte en la lista anterior gobernada por algún parámetro alfa para que: Para alfa = 0, asigna la probabilidad 1 al primer elemento, a arriba, y 0 …
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¿Cómo encontrar y evaluar la discretización óptima para la variable continua con el criterio
Tengo un conjunto de datos con variable continua y una variable objetivo binaria (0 y 1). Necesito discretizar las variables continuas (para la regresión logística) con respecto a la variable objetivo y con la restricción de que la frecuencia de observación en cada intervalo debe estar equilibrada. Intenté algoritmos de …
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Datos discretos y alternativas a PCA
Tengo un conjunto de datos de variables discretas (ordinales, merísticas y nominales) que describen los caracteres morfológicos del ala en varias especies de insectos estrechamente relacionadas. Lo que estoy buscando hacer es realizar algún tipo de análisis que me brinde una representación visual de la similitud de las diferentes especies …
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¿Distribuciones en subconjuntos de ?
Me pregunto si hay algún tipo de distribución estándar en subconjuntos de enteros . De manera equivalente, podríamos expresar esto como una distribución en un vector de longitud de resultados binarios, por ejemplo, si entonces corresponde al vector .{1,2,...,J}{1,2,...,J}\{1, 2, ..., J\}JJJJ=5J=5J = 5{1,3,5}{1,3,5}\{1, 3, 5\}(1,0,1,0,1)(1,0,1,0,1)(1, 0, 1, 0, 1) …
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Completar estadística suficiente
Recientemente comencé a estudiar inferencia estadística. He estado trabajando en varios problemas y este me tiene completamente perplejo. Sea una muestra aleatoria de una distribución discreta que asigna con probabilidad los valores , donde es un número entero. Demuestre que no existe una estadística completa suficiente.X1, ... ,XnorteX1,…,XnX_1,\dots,X_n1313\frac{1}{3}θ - 1 …
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Cómo realizar SVD para imputar valores perdidos, un ejemplo concreto
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Generando con precisión variantes de distribución discreta de la ley de potencia
¿Cuáles son los mejores métodos para generar con precisión enteros aleatorios distribuidos de acuerdo con una ley de potencia? La probabilidad de obtener ( ) debería ser igual a y el método debería funcionar bien para cualquier .kkkk=1,2,…k=1,2,…k=1,2,\ldotspk=k−γ/ζ(γ)pk=k−γ/ζ(γ)p_k = k^{-\gamma} / \zeta(\gamma)γ>1γ>1\gamma > 1 Puedo ver dos enfoques ingenuos: Calcule …
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Intervalos de confianza al usar el teorema de Bayes
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona binom.confint(x, n, method='exact')en R. Sin …
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