«categorical-data» 태그된 질문

방금 음 이항 GLM을 실행했으며 출력입니다. Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 0.1152 14.720 < 2e-16 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

범주 형 변수와 연속 변수가 모두 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 범주 형 변수를 각 수준에 대한 이진 변수로 변환하는 것이 좋습니다 (예 : A_level1 : {0,1}, A_level2 : {0,1}). 일부는이 "더미 변수"라고합니다. 그렇게 말하면, 새로운 변수로 전체 데이터 세트를 중앙에 배치하고 스케일링하는 것이 오해의 소지가 있습니까? 마치 변수의 "켜기 …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

R의 임의 포리스트 모델을 사용하여 예측하려고합니다. 그러나 테스트 세트의 일부 요소가 훈련 세트와 다른 값을 가지므로 오류가 발생합니다. 예를 들어, 테스트 세트에는 학습 세트에 표시되지 않은 Cat_2값 34, 68, 76등 이 있습니다 . 불행히도, 테스트 세트를 제어 할 수 없습니다 ... 나는 그대로 사용해야합니다. 내 유일한 해결 방법은을 사용하여 문제가되는 …

13 r  categorical-data  random-forest 

서수 레벨 데이터를 간격 레벨로 변환 하는 간단한 방법이 있습니까 (다른 방법으로 수행하는 것처럼)? 그리고 Excel 또는 SPSS에서 수행 할 수 있습니까? 서수 수준에 대한 10 가지 질문 (예 : 0-5 척도, 0 = 전혀 아님), 5 = 항상 그렇습니다)을 가지고 데이터를 적절하게 취급 할 수 있도록 변환하고 싶습니다. 모수 …

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

나는 다음과 같은 문제로 어려움을 겪고 있기 때문에 통계 학자에게는 쉬운 일입니다 (통계에 약간 노출 된 프로그래머입니다). 설문에 대한 답변을 (관리를 위해) 요약해야합니다. 설문 조사에는 100 개 이상의 질문이 있으며, 여러 영역으로 그룹화되어 있습니다 (영역 당 약 5-10 개의 질문). 모든 답변은 범주 형입니다 (서수 척도에서는 "아무도", "드물게"... "매일 또는 …

13 categorical-data  data-transformation  descriptive-statistics 

계절이 많은 제품에 대한 일일 판매 데이터가 있습니다. 회귀 모형의 계절성을 캡처하고 싶습니다. 분기 별 또는 월별 데이터가있는 경우 각각 3 개 및 11 개의 더미 변수를 만들 수 있지만 일일 데이터를 처리 할 수 ​​있습니까? 3 년 간의 일일 데이터가 있습니다. 독립 변수는 가격, 판촉 플래그 (예 / 아니오) …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

요인 변수 (예 : M 및 F 수준의 성별)가 glm 공식에 사용되는 경우 더미 변수가 생성되며 관련 계수 (예 : genderM)와 함께 glm 모델 요약에서 찾을 수 있습니다 이러한 방식으로 인수를 분할하기 위해 R을 사용하는 대신 일련의 숫자 0/1 변수 (예 : genderM (M의 경우 1, F의 경우 F), genderF …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

선형 회귀 분석을 위해 범주 형 피쳐를 코딩 할 때 규칙이 있습니다. 더미의 수는 공선 성을 피하기 위해 총 레벨 수보다 하나 작아야합니다. 의사 결정 트리에 대해 비슷한 규칙이 있습니까 (태그, 부스트)? 파이썬의 표준 연습은 n레벨을 n인형 (sklearns ' OneHotEncoder또는 Pandas' pd.get_dummies) 으로 확장 하여 저에게 최적이 아닌 것처럼 보이기 …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

세 가지 수준과 설명 요소가있는 반응 변수에 대해 파이썬에서 순서 형 로지스틱 회귀를 실행하고 싶습니다. 이 statsmodels패키지는 이진 로짓 및 다항 로짓 (MNLogit) 모델을 지원하지만 순서가 지정된로 짓은 지원하지 않습니다. 기본 수학이 다르지 않기 때문에 이것을 사용하여 쉽게 구현할 수 있는지 궁금합니다. (또는 작동하는 다른 Python 패키지도 높이 평가됩니다.)

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

를 x , y ∈ { 1 , … , K } 와 함께 두 개의 범주 형 변수 X , Y 의 공동 분포라고 합시다 . 이 분포에서 n 개의 표본을 추출 했다고 가정 하지만 j = 1 , … , K에 대한 한계 계수 만 제공됩니다 .피x , …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

미국의 와인 판매에 대한 대규모 집계 시장 데이터가 있으며 특정 고품질 와인에 대한 수요를 추정하고 싶습니다. 이러한 시장 점유율은 기본적으로 형태의 임의의 유틸리티 모델에서 파생 된이 여기서 X 관찰 포함 제품 특성, p는 제품 가격을 나타내고, ξUijt=X′jtβ−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} = X’_{jt}\beta - \alpha p_{jt} + \xi_{jt} + \epsilon_{ijt} \equiv \delta_{jt} + \epsilon_{jt}XXXpppξξ\xi영향을 …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

8000 개의 클러스터와 4 백만 개의 관측치가있는 데이터 세트가 있습니다. 불행히도 내 통계 소프트웨어 Stata는 로지스틱 회귀 분석에 패널 데이터 기능을 사용할 때 다소 느리게 실행됩니다 xtlogit. 그러나 비 패널 logit기능을 사용하면 결과가 훨씬 빨리 나타납니다. 따라서 logit고정 효과를 설명하는 수정 된 데이터를 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다 . 나는이 …

12 logistic  categorical-data  stata  fixed-effects-model 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

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나는 여러 종에 대한 수 데이터, 그들이 수집 한 숙주 식물 및 비오는 날에 그 수집이 일어 났는지 여부와 함께 3 단계 우발 사태 표를 가지고 있습니다 (실제로 중요합니다!). R을 사용하면 가짜 데이터는 다음과 같습니다. count <- rpois(8, 10) species <- rep(c("a", "b"), 4) host <- rep(c("c","c", "d", "d"), 2) …

12 r  categorical-data  log-linear