প্রশ্ন ট্যাগ «categorical-data»

দেখে মনে হচ্ছে আপনি একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য কোডিং ব্যবহার করতে পারেন তবে আমার কাছে দুটি শ্রেণিবদ্ধ এবং একটি ধারাবাহিক প্রেডিকটর ভেরিয়েবল রয়েছে। এসপিএসএসে আমি এর জন্য একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারি এবং যদি হয় তবে কীভাবে? ধন্যবাদ!

12 regression  spss  categorical-data  continuous-data 

আমি কখনই নিশ্চিত নন-অর্ডারযুক্ত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জন্য কখন এক-হট এনকোডিং ব্যবহার করব এবং কখন করব না। আমি যখনই অ্যালগরিদম দূরত্বের মেট্রিক ব্যবহার করে সাদৃশ্য গণনা করি তখনই আমি এটি ব্যবহার করি। কোনটি কি ধরণের অ্যালগরিদমগুলিকে অ-অর্ডারযুক্ত শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য এক-হট-এনকোড হওয়া প্রয়োজন এবং কোনটি হবে না সে সম্পর্কে একটি সাধারণ …

12 machine-learning  categorical-data  categorical-encoding  data-preprocessing 

আমি অনেকগুলি স্তরের একটি ফ্যাক্টর সহ একটি মডেল ফিট করি এবং সেই মডেলটি ফিট করতে আর কে সত্যই দীর্ঘ সময় নেয়। কেন? উদাহরণস্বরূপ, আমি যদি খেলোয়াড়দের বেতনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি রিগ্রেশন ফিট করি এবং খেলোয়াড়দের সংশ্লিষ্ট জাতীয়তার জন্য একটি ফ্যাক্টর প্রেডিক্টর অন্তর্ভুক্ত করি, তবে খেলোয়াড়দের মতো ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীকারীর সাথে …

12 regression  categorical-data 

আমি ইতিমধ্যে এই সাইটের সমস্ত পৃষ্ঠাগুলি আমার সমস্যার উত্তর খোঁজার চেষ্টা করেছি তবে আমার কাছে কেউই সঠিক রূপ বলে মনে হচ্ছে না ... প্রথমে আমি আপনাকে যে ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করছি তা ব্যাখ্যা করি ... ধরা যাক যে আমার কাছে নগরের বেশ কয়েকটি নাম সহ একটি অ্যারে ভেক্টর রয়েছে, …

12 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

আমি জানি না নামমাত্র (আনর্ডার্ড শ্রেণীবদ্ধ) বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে ব্যক্তিদের মধ্যে কোন দূরত্বের কার্যকারিতা ব্যবহার করতে হয়। আমি কিছু পাঠ্যপুস্তকটি পড়ছিলাম এবং সেগুলি সিম্পল ম্যাচিং ফাংশনটির পরামর্শ দেয় তবে কিছু বইয়ের পরামর্শ দেয় যে আমার নামমাত্র বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরিবর্তন করা উচিত এবং জ্যাকার্ড সহগ ব্যবহার করা উচিত । তবে নামমাত্র বৈশিষ্ট্যটির …

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

নিম্নলিখিত সমস্যা: আমি গ্ল্যামনেট () ব্যবহার করে একটি (বা আরও) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই। তবে, আউটপুট গ্ল্যামনেট আমাকে দেয় তা আমি বুঝতে পারি না। ঠিক আছে, প্রথমে দুটি সম্পর্কিত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল উত্পন্ন করা যাক: ডেটা তৈরি করুন p <- 2 #number variables mu <- …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

একটি সমীক্ষা করা হয়েছিল যেখানে লোকেরা প্রতিনিধিত্ব করতে কোনও নির্দিষ্ট স্মাইলি ব্যবহার করে এবং তাদের উত্স দেশে প্রবেশ করেছে। আমি সংখ্যার কাছে পাঠ্য প্রতিক্রিয়াগুলি পুনরায় তৈরি করেছি। লোকেরা কোথা থেকে এসেছে এবং তারা যে উপস্থাপনাগুলি বেছে নিয়েছে তার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের মাত্রা যাচাই করার জন্য কোন ধরণের বিশ্লেষণ (বিশেষত এসপিএসএসে) …

11 correlation  spss  categorical-data 

সঠিক দিকে যেতে আমার একটু সাহায্য দরকার। আমি কোনও পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করেছি এবং জার্গনটি পরিবর্তিত হয়েছে বলে মনে হচ্ছে এটি অনেক দিন time কল্পনা করুন যে আমার কাছে গাড়ী সম্পর্কিত ডেটার একটি সেট রয়েছে এ শহর থেকে বি শহরে ভ্রমণের সময় A শহর থেকে শহর বি দূরত্ব যন্ত্রের আকার ড্রাইভারের …

11 regression  categorical-data  categorical-encoding 

ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের প্রতি সম্মান সহ অনেক কথা আছে তবে আমি শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণীদের কাছে এতটা খুঁজে পেতে পারি না। আমি নীচে চিত্রিত এই ধরনের তথ্য আছে। প্রথম ফ্যাক্টরটি একটি জেনেটিক ভেরিয়েবল (অ্যালিল কাউন্ট), দ্বিতীয় ফ্যাক্টর একটি রোগ বিভাগ। স্পষ্টতই জিনগুলি রোগের আগে রয়েছে এবং লক্ষণগুলি দেখানোর একটি কারণ যা রোগ নির্ণয়ের …

11 r  anova  categorical-data  multicollinearity  sums-of-squares 

আমি ডিভি হিসাবে অবিচ্ছিন্ন সম্পদ সূচক ভেরিয়েবল সহ একটি ওএলএস মডেল চালাচ্ছি। আমার ডেটা একে অপরের নিকটবর্তী ভৌগলিক নিকটে তিনটি অনুরূপ সম্প্রদায় থেকে একত্রিত। এটি সত্ত্বেও, আমি একটি নিয়ন্ত্রণকারী পরিবর্তনশীল হিসাবে সম্প্রদায়টি ব্যবহার করা জরুরী বলে মনে করেছি। দেখা যাচ্ছে, সম্প্রদায়টি 1% স্তরে (-4.52 এর টি-স্কোর) উল্লেখযোগ্য। সম্প্রদায় হ'ল নামমাত্র …

11 regression  categorical-data  stata  multiple-regression  aggregation 

আমি একটি সমীক্ষায় বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তরগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের সন্ধান করছি ("উম্মু, দেখা যাক 11 প্রশ্নের উত্তরগুলির সাথে 78 এর প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত কিনা")। সমস্ত উত্তরগুলি শ্রেণিবদ্ধ (তাদের বেশিরভাগের মধ্যে "অত্যন্ত অসন্তুষ্ট" থেকে "খুব খুশী" পর্যন্ত থাকে) তবে কয়েকটিটির উত্তরগুলির আলাদা সেট রয়েছে। তাদের বেশিরভাগই অর্ডিনাল হিসাবে বিবেচিত হতে পারে …

11 r  correlation  categorical-data  data-visualization 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি ডাটা.ফ্রেমে প্রতিটি অনন্য সংশ্লেষের জন্য একটি ডেটা.ফ্রেমে একটি ভেরিয়েবলের সারাংশ গণনা করতে চাই। এটি করার জন্য আমার …

11 r  categorical-data  aggregation  plyr 

আমার কাছে 2 x 2 x 6 টেবিলের ক্রস শ্রেণিবদ্ধ ডেটা রয়েছে। আসুন মাত্রা কল করুন response, Aএবং B। আমি মডেলের সাথে ডেটাতে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন ফিট করি response ~ A * B। এই মডেলের বিচ্যুতি বিশ্লেষণ বলে যে উভয় পদ এবং তাদের মিথস্ক্রিয়া গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, ডেটাগুলির অনুপাতের দিকে তাকানো …

11 categorical-data  logistic  multiple-comparisons  chi-squared 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

পরিচালিত তহবিলের রিটার্নের পূর্বাভাস দিতে আমি নীচে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) এখানে কেবল জিআরআই এবং এমবিএই বাইনারি / ডিকোটমাস প্রেডিক্টর; বাকী ভবিষ্যদ্বাণীকারী অবিচ্ছিন্ন। বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য অবশিষ্ট প্লট তৈরি করতে আমি এই কোডটি ব্যবহার করছি। plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) plot(rawdata$MBA, reg$residuals) …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals