«association-measure» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. 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, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

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 

플롯 1의 경우 간단한 상관 관계 분석을 수행하여 x와 y 간의 연관성을 테스트 할 수 있습니다. 관계가 비선형이지만 x와 y 사이에 명확한 관계가있는 플롯 2의 경우 연관성을 테스트하고 그 특성을 레이블링하려면 어떻게해야합니까?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

약물 이름 (DN)과 이에 해당하는 이상 반응 (AE)이라는 두 가지 변수가 있는데, 이는 다 대다 관계에 있습니다. 33,556 개의 약물 이름과 9,516 개의 부작용이 있습니다. 표본 크기는 약 580 만 개의 관측치입니다. DN과 AE의 연관성 / 관계를 연구하고 이해하고 싶습니다. 그림을 보는 것이 더 낫기 때문에 R 에서이 세트를 시각화하는 …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

에서 통계 과학 백과 I가 주어진 이해 이분법을 (이진수 1 = 본 0 = 부재)은 우리가 임의의 두 개체 비상 테이블 형성 할 수있다 (변수) 특성을 I 및 J 시료를 :피피p j 1 0 ------- 1 | a | b | i ------- 0 | c | d | ------- …

20 binary-data  similarities  association-measure 

이러한 두 가지 유형의 변수 사이의 관계를 연구하기위한 의미있는 "상관 관계"측정법은 무엇입니까? R에서는 어떻게해야합니까?

19 r  correlation  categorical-data  association-measure 

FactoMineR측정 데이터 세트를 잠재 변수로 줄이기 위해 사용 하고 있습니다. 내가 해석하는 위의 변수 맵은 분명하지만, 변수의지도를 찾고 변수와 구성 요소 1 사이의 연관에 올 때 나는 혼란 스러워요, ddp그리고 cov매우 가까운 맵의 구성 요소이며, ddpAbs조금 더있다 떨어져. 그러나 이것은 상관 관계가 보여주는 것이 아닙니다. $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

동료의 지원 (독립 변수)과 작업 만족도 (의존 변수) 사이의 연관성을 찾기 위해 카이 제곱 테스트를 적용하고 싶습니다. 동료의 지원은 지원 범위에 따라 네 그룹으로 분류됩니다. 1 = 매우 적은 범위, 2 = 일부, 3 = 대부분, 4 = 매우 업무 만족도는 두 가지로 분류됩니다 : 0 = 만족 및 1 …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

내가받은 문제를 여기에 던지고 있습니다. 두 개의 임의 변수가 있습니다. 하나는 연속적 이며 (Y) 다른 하나는 이산 적이며 서수 (X) 로 접근 합니다. 쿼리와 함께받은 줄거리 아래에 넣었습니다. 데이터를 보낸 사람 은 X와 Y 사이 의 연관 강도 를 측정 하려고합니다 . 데이터를 생성 한 프로세스에 대한 가정이 먼저 나오지 …

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

명목 형 (정렬되지 않은 범주 형) 속성의 경우 개인간에 어떤 거리 기능을 사용해야하는지 모르겠습니다. 나는 교과서를 읽고 있었고 Simple Matching 기능 을 제안 했지만 일부 책은 공칭을 이진 속성으로 변경하고 Jaccard Coefficient 를 사용해야한다고 제안합니다 . 그러나 명목 속성의 값이 2가 아닌 경우 어떻게해야합니까? 해당 속성에 3-4 개의 값이 있으면 …

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

polydrug 사용에 관한 연구를하고 있습니다. 400 명의 마약 중독자에 대한 데이터 세트가 있는데, 이들은 각각 자신이 남용하는 약물을 언급했습니다. 10 가지가 넘는 약물이 있으므로 가능한 큰 조합이 있습니다. 나는 그들이 소비하는 약물의 대부분을 이진 변수로 기록했다. 2 가지 또는 3 가지 약물의 대중적이거나 일반적인 조합을 찾고 싶습니다. 사용할 수있는 통계적 …

10 hypothesis-testing  clustering  combinatorics  association-measure  association-rules 

이분법과 연속 변수 사이의 상관 관계를 찾으려고합니다. 이것에 대한 나의 기초 연구에서 나는 독립적 인 t- 검정을 사용해야한다는 것을 발견했으며 그에 대한 전제 조건은 변수의 분포가 정상이어야한다는 것입니다. 나는 정규성을 테스트하기 위해 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행했으며 연속 변수가 비정규이며 비대칭 적이라는 것을 알았습니다 (약 4,000 데이터 포인트). 나는 모든 변수 범위에 …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

나는 더 분명한 직관을 얻으려고 노력하고 있습니다. AAA 만든다 BBB 그때보다 BBB 만든다 AAA 더 가능성이 ""즉 허락하다 n(S)n(S)n(S) 공간의 크기를 나타냅니다 AAA 과 BBB 그렇다면 청구: P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B) 그래서 n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) 그래서 N ( B ) / N ( B ) > N ( ) / N ( S)n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(AB)/n(B) …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

행렬 곱셈을 사용하여 Jaccard 계수를 계산할 수있는 방법이 있는지 알고 싶습니다. 이 코드를 사용했습니다 jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / length(which(x[,i] | x[,j])) jaccard[j,i]=jaccard[i,j] } } 이것은 R에서 …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

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