প্রশ্ন ট্যাগ «categorical-data»

অবিচ্ছিন্ন এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়াটির সহগগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। এখানে আমার মডেল: 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 -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

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 

আমি একটি বড় ওএলএস রিগ্রেশন চালাচ্ছি যেখানে সমস্ত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল (প্রায় 400) ডামি ভেরিয়েবল। যদি সমস্তগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে, তবে নিখুঁত বহুবিধ লাইনারিটি (ডামি ভেরিয়েবল ট্র্যাপ) রয়েছে, তাই রিগ্রেশন চালানোর আগে আমাকে একটি ভেরিয়েবল বাদ দিতে হবে। আমার প্রথম প্রশ্নটি হল, কোন পরিবর্তনশীল বাদ দেওয়া উচিত? আমি পড়েছি যে কেবলমাত্র কয়েকটিতে …

10 categorical-data 

আমি আমার ফ্যাক্টর কলামটি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করার চেষ্টা করছি: 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 1 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

গ্রাহক সমীক্ষায় আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে, আমি পণ্য 1 এবং পণ্য 2 এর মধ্যে তাত্পর্যপূর্ণ কিনা তা দেখতে আমি একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা স্থাপন করতে চাই। এখানে গ্রাহকদের পর্যালোচনার একটি ডেটা সেট রয়েছে। হারটি খুব খারাপ, খারাপ, ঠিক আছে, খুব ভাল থেকে খুব ভাল। customer product1 product2 1 very …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data 

আমার এক পরিসংখ্যানবিদ বন্ধু আমাকে সংবেদনশীল সমস্যাগুলি নিয়ে কাজ করে এমন সমীক্ষায় সৎ প্রতিক্রিয়া পেতে ব্যবহৃত একটি আকর্ষণীয় কৌশল সম্পর্কে বলেছিল। আমি পদ্ধতির সাধারণ কথাটি স্মরণ করছি, তবে ভাবছি যে কেউ বিশদটি জানেন কিনা এবং এটি কোথাও রেফারেন্স করা হয়েছে কিনা। গল্পটি ছিল ফ্লোরিডা এএমএ চিকিত্সকদের মধ্যে ড্রাগ ব্যবহারের মূল্যায়ন …

9 categorical-data  survey 

আমি আমার অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী এবং আমার শ্রেণিবদ্ধ মডারেটরের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াটিকে একই গ্রাফে প্লট করতে চাই। উভয় শ্রেণিবদ্ধ ( ফ্যাক্টর ইন্টারঅ্যাকশন ) করার সময় আমি এটি কীভাবে করব তা জানি তবে যখন কেউ একটানা এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ হয় তখন কীভাবে এটি করতে হয় তা সত্যিই আমি জানি না।

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

আমার কাছে দুটি শ্রেণিবদ্ধ নামমাত্র ভেরিয়েবল (5 টি বিভাগ সহ উভয়) সহ একটি ডেটা সেট রয়েছে। আমি (এবং কীভাবে) এই দুটি ভেরিয়েবল থেকে বিভাগগুলির মধ্যে সম্ভাব্য পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে সক্ষম কিনা তা জানতে চাই। অন্য কথায় কিনা উদাহরণস্বরূপ বিভাগ ফলাফল পরিবর্তনশীল জনের মধ্যে 1 জন কোনো নির্দিষ্ট শ্রেণীর সঙ্গে …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

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 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে একটি উত্তর আছে : শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক (1 উত্তর) 6 মাস আগে বন্ধ ছিল । আমি জানি যে আমরা সংখ্যার ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে পরিমাপ করতে স্পিয়ারম্যান rho ব্যবহার করতে পারি। তবে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক কীভাবে পরিমাপ করা যায়?

9 correlation  categorical-data 

ব্র্যাডলি-টেরি-লুস (BTL) মডেল যে , যেখানে সম্ভাব্যতা যে অবজেক্ট "better" বা হতে বিচার হবে, , ও এবং এর চেয়ে ভারী ইত্যাদিপিj i= l ও জিআমিটি- 1(δঞ-δআমি)পিঞআমি=ঠণছআমিটি-1(δঞ-δআমি)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)পিআমি জেপিআমিঞp_{ij}ঞঞjআমিআমিiδআমিδআমি\delta_iδঞδঞ\delta_j এটি পরিবার = দ্বিপদী সহ গ্ল্যাম ফাংশনের প্রার্থী বলে মনে হচ্ছে। তবে সূত্রটি "সাফল্য ~ এস 1 + এস …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model 

4 টি স্তর সহ আমার যদি একটি ভেরিয়েবল থাকে, তত্ত্বের ক্ষেত্রে আমার 3 টি ডামি ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করা দরকার। বাস্তবে, এটি আসলে কীভাবে সম্পাদিত হয়? আমি কি 0-3 ব্যবহার করি, আমি কি 1-3 ব্যবহার করি এবং 4 টি ফাঁকা রেখে দেই? কোন পরামর্শ? দ্রষ্টব্য: আমি আর-তে কাজ করতে যাচ্ছি আপডেট: …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

প্রাচুর্য আকারের সাথে সম্পর্কিত কিনা তা আমি দেখছি। আকার (অবশ্যই) অবিচ্ছিন্ন, তবে, প্রচুর পরিমাণে এমন একটি স্কেল রেকর্ড করা হয় A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

এই প্রশ্নগুলি বোকা লাগতে পারে, তবে ... এটি কি সঠিক যে এলোমেলো প্রভাবগুলি কেবল শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলিতে প্রয়োগ করতে পারে (যেমন পৃথক আইডি, জনসংখ্যার আইডি, ...), যেমন বলতে শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) তবে নীতি থেকে র্যান্ডম এফেক্টটি অবিচ্ছিন্ন চলকগুলিতে (যেমন উচ্চতা, ভর ...) প্রয়োগ করতে পারে না , …

9 mixed-model  categorical-data  continuous-data  random-effects-model 

আমি 2 x 2 কন্টিজেন্সি টেবিলের জন্য ইয়েটসের ধারাবাহিকতা সংশোধন সম্পর্কে ক্ষেত্রের লোকদের কাছ থেকে ইনপুট সংগ্রহ করতে চাই। উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি উল্লেখ করেছে যে এটি খুব বেশি দূরত্বে সামঞ্জস্য হতে পারে, এবং এইভাবে কেবল সীমিত অর্থে ব্যবহৃত হয়। এখানে সম্পর্কিত পোস্টটি আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি দেয় না। সুতরাং যারা এই পরীক্ষাগুলি …

9 categorical-data  chi-squared  yates-correction