প্রশ্ন ট্যাগ «continuous-data»

আমার কাছে অনেকগুলি পর্যবেক্ষণ এবং অনেক ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে। এর মধ্যে কয়েকটি শ্রেণিবদ্ধ (নিরক্ষিত) এবং অন্যগুলি সংখ্যাগত are আমি এই ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সমিতিগুলির সন্ধান করছি for আমি সংখ্যার ভেরিয়েবলের জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করতে সক্ষম হয়েছি (স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক) তবে: আমি জানি না কীভাবে অর্ডারযুক্ত শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে …

123 r  correlation  categorical-data  continuous-data  mixed-type-data 

আমি ভাবছি যে কোনও মডেল ব্যবহার করার আগে একটি অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল গ্রহণ এবং এটি ভেঙে ফেলার (উদাহরণস্বরূপ, কুইন্টাইলগুলিতে) মান কী is ভেরিয়েবলটি বিন্যস্ত করে আমার কাছে তথ্য হারাবে বলে মনে হয়। এটি কি তাই আমরা অ-লিনিয়ার প্রভাবগুলি মডেল করতে পারি? যদি আমরা চলকটিকে অবিচ্ছিন্নভাবে রাখি এবং এটি সত্যিকারের সরল …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

আমার কাছে নামমাত্র পরিবর্তনশীল (কথোপকথনের বিভিন্ন বিষয়, টপিক ০ = 0 ইত্যাদি হিসাবে কোডেড) এবং একটি কথোপকথনের দৈর্ঘ্যের মতো অনেকগুলি স্কেল ভেরিয়েবল (ডিভি) রয়েছে। আমি কীভাবে নামমাত্র এবং স্কেল ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করতে পারি?

77 correlation  continuous-data  categorical-data 

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

বিযুক্ত ডেটা এবং একটানা উপাত্তের মধ্যে পার্থক্য কী?

62 continuous-data  discrete-data 

পৃথক এবং অবিচ্ছিন্ন ডেটা সম্পর্কে এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমি গম্ভীরভাবে দৃserted়ভাবে জানিয়েছিলাম যে বিভাগগত তথ্যটিকে ধারাবাহিক হিসাবে গণ্য করা খুব কমই বোধগম্য। এটির মুখটি যা স্বতঃস্ফূর্ত বলে মনে হয় তবে স্বজ্ঞাততা প্রায়শই পরিসংখ্যানগুলির জন্য একটি দুর্বল গাইড বা কমপক্ষে আমার mine তাই এখন আমি ভাবছি: এটা কি সত্য? …

57 categorical-data  data-transformation  ordinal-data  continuous-data 

আমার একটি ডেটাসেট এক্স রয়েছে যার 10 টি মাত্রা রয়েছে যার মধ্যে 4 টি আলাদা মান। আসলে, এই 4 টি পৃথক ভেরিয়েবলগুলি অর্ডিনাল, অর্থাত্ একটি উচ্চতর মান উচ্চতর / আরও ভাল শব্দার্থ বোঝায়। এই পৃথক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 2 এই অর্থে শ্রেণিবদ্ধ যে এই প্রতিটি পরিবর্তকের জন্য, 11 থেকে 12 পর্যন্ত …

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

কিছু ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং কৌশলগুলি ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীদের পরিচালনা করার জন্য আরও বেশি নকশাকৃত, অন্যরা শ্রেণিবদ্ধ বা বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলি পরিচালনা করার জন্য আরও ভাল। অবশ্যই এক প্রকারকে অন্য ধরণের রূপান্তর করার কৌশল রয়েছে (বিবেচনামূলককরণ, ডামি ভেরিয়েবলস ইত্যাদি)। তবে, এমন কোন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং কৌশল রয়েছে যা কেবলমাত্র বৈশিষ্ট্যগুলির ধরণের পরিবর্তন না করে একই …

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

Gণাত্মক দ্বিপদী (এনবি) বিতরণটি অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার উপর সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং সম্ভাব্য ভর ফাংশন f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.একই সূত্র দ্বারা নির্ধারিত অ-নেতিবাচক বাস্তবগুলির উপর একটি অবিচ্ছিন্ন বিতরণ বিবেচনা করার কী অর্থ হয়? ( k∈N0k∈N0k\in \mathbb N_0 দ্বারা x∈R≥0x∈R≥0x\in\mathbb R_{\ge 0} ) প্রতিস্থাপন করা হবে ? বাইনোমিয়াল সহগকে (কে + 1) \ সিডট …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

আমাদের কখন বিন / স্বতন্ত্র চলক / বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করা উচিত এবং কখন করা উচিত নয়? প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমার প্রচেষ্টা: সাধারণভাবে, আমাদের বিন করা উচিত নয়, কারণ বিনিংয়ের তথ্য হারাবে। বিনিং আসলে মডেলের স্বাধীনতার ডিগ্রি বাড়িয়ে তুলছে, সুতরাং, বিনিংয়ের পরে ওভার-ফিটিং হওয়া সম্ভব। যদি আমাদের কাছে "হাই বায়াস" …

21 machine-learning  continuous-data  feature-construction  binning 

গ্রিমেট এবং স্ট্রাইজার থেকে নেওয়া : দেখান যে এটির ক্ষেত্রে ইউ = এক্স + ওয়াই হতে পারে না U=X+YU=X+Yযেখানে ইউUU অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয় [0,1] এবং এক্সXX এবং ওয়াইYY স্বতন্ত্র এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়। আপনার ধরে নেওয়া উচিত নয় যে এক্স এবং ওয়াই অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। কেস যেখানে জন্য অসঙ্গতি …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

আমি একটি পরীক্ষা নিরীক্ষণ করছি যার মধ্যে নিম্নলিখিত রয়েছে: ডিভি: স্লাইস খরচ (ক্রমাগত বা শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে) চতুর্থ: স্বাস্থ্যকর বার্তা, অস্বাস্থ্যকর বার্তা, কোনও বার্তা (নিয়ন্ত্রণ) (3 টি গ্রুপে মানুষ এলোমেলোভাবে নিযুক্ত করা হয় - শ্রেণিবদ্ধ) এটি ফালিটির স্বাস্থ্যকরতা সম্পর্কে ম্যানিপুলেটেড বার্তা। নিম্নলিখিত চতুর্থ ব্যক্তি পৃথক পার্থক্য ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

কাউকে আমাকে কাউচি বিতরণের কিছু ব্যবহারিক উদাহরণ দিতে পারে? কী এত জনপ্রিয় করে তোলে?

16 distributions  continuous-data  cauchy 

আমি যখন আপনার ডেটা সেটআপ করব সে সম্পর্কে আমি যখন পড়ি তখন একটি বিষয় আমি প্রায়শই দেখতে পেলাম যে কয়েকটি ধারাবাহিক তথ্যকে শ্রেণিবদ্ধ ডেটাতে রূপান্তর করা ভাল ধারণা নয়, যেহেতু থ্রেশহোল্ডগুলি দুর্বলভাবে নির্ধারিত হয় তবে আপনি ভুল উপসংহারটি করতে পারেন। যাইহোক, আমার কাছে বর্তমানে কিছু তথ্য রয়েছে (প্রস্টেট ক্যান্সার রোগীদের …

14 categorical-data  continuous-data 

আমি এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করতে চাই: একটি নিয়মিত পরিবর্তনশীল: বিষয়গুলিকে 1-5 স্কেলের 6 প্রকারের ফলের জন্য তাদের পছন্দগুলি রেট করতে বলা হয় (অত্যন্ত বিরক্তিকর থেকে খুব সুস্বাদু থেকে শুরু করে) গড় বিষয়গুলিতে স্কেলের মাত্র 3 পয়েন্ট ব্যবহার করা হয়। একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল: একই বিষয়গুলি দ্রুত এই ফলগুলি সনাক্ত …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data