«categorical-data» 태그된 질문

연속 변수와 범주 변수 간의 상호 작용 계수 해석에 대한 질문이 있습니다. 내 모델은 다음과 같습니다. 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 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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 

모든 독립 변수 (약 400 개)가 더미 변수 인 큰 OLS 회귀 분석을 실행 중입니다. 모든 것이 포함되면 완벽한 다중 공선 성 (더미 변수 트랩)이 있으므로 회귀를 실행하기 전에 변수 중 하나를 생략해야합니다. 첫 번째 질문은 어떤 변수를 생략해야합니까? 몇 개만있는 것보다는 많은 관측치에있는 변수를 생략하는 것이 좋습니다 (예 : …

10 categorical-data 

요인 열을 더미 변수로 변환하려고합니다. 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 1 0 0 0 # …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

고객 설문 조사에서 얻은 데이터 세트가 있는데 제품 1과 제품 2 사이에 유의 한 차이가 있는지 확인하기 위해 통계 테스트를 배포하려고합니다. 다음은 고객 리뷰 데이터입니다. 비율은 매우 나쁘고, 나쁘고, 좋아요, 아주 좋습니다. customer product1 product2 1 very good very bad 2 good bad 3 okay bad 4 very good okay …

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

내 통계학자인 친구는 민감한 문제를 다루는 설문 조사에 대한 정직한 응답을 얻는 데 사용되는 흥미로운 기술에 대해 이야기했습니다. 나는 그 방법의 일반적인 요점을 기억하지만, 누군가가 세부 사항을 알고 있는지 그리고 그것이 어디에서나 참조되는지 궁금합니다. 이야기는 플로리다 AMA가 의사들 사이에서 약물 사용을 평가하기를 원했다는 것입니다. 그들은 하나의 주사위로 설문지를 보냈습니다. IIRC, …

9 categorical-data  survey 

연속 예측 변수와 범주 중재자 사이의 상호 작용을 동일한 그래프에 그려보고 싶습니다. 둘 다 범주 형 ( 요인 상호 작용 ) 일을하는 방법을 알고 있지만 하나가 연속적이고 범주 형 일 때 어떻게 해야할지 모르겠습니다.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

두 가지 범주 형 명목 변수가있는 데이터 세트가 있습니다 (둘 다 5 개의 범주가 있음). 이 두 변수의 범주 간 잠재적 상관 관계를 식별 할 수 있는지 (및 방법) 알고 싶습니다. , 변수 1 의 범주 의 결과가 변수 2의 특정 범주 와 강한 상관 관계를 보이는지 여부는 5 개의 …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

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 

이 질문에는 이미 답변이 있습니다 . 범주 형 변수 간의 상관 관계 (1 답변) 휴일 7 개월 전 . Spearman rho를 사용하여 숫자 변수 간의 상관 관계를 측정 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 범주 형 변수 간의 상관 관계를 측정하는 방법은 무엇입니까?

9 correlation  categorical-data 

Bradley–Terry–Luce (BTL) 모델은 피j 나는= L O g나는티− 1(δ제이−δ나는)피제이나는=엘영형지나는티−1(δ제이−δ나는)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i), 어디 피나는 j피나는제이p_{ij} 그 물체는 확률입니다 제이제이j 물체보다 "더 나은", 더 무거운 것으로 판단 나는나는i, δ나는δ나는\delta_i, δ제이δ제이\delta_j 매개 변수입니다. 이것은 family = binomial 인 glm 함수의 후보 인 것 같습니다. 그러나 공식은 "성공 ~ S1 + S2 …

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

4 레벨의 변수가있는 경우 이론적으로 3 개의 더미 변수를 사용해야합니다. 실제로 이것은 실제로 어떻게 수행됩니까? 0-3을 사용합니까, 1-3을 사용하고 4를 비워 두나요? 어떤 제안? 참고 : 저는 R에서 일할 것입니다. 업데이트 : AD에 해당하는 1-4를 사용하는 열을 하나만 사용하면 어떻게됩니까? 작동하거나 문제가 발생합니까?

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

풍요가 크기와 관련이 있는지보고 있습니다. 크기는 물론 연속적이지만 풍부도는 다음과 같은 규모로 기록됩니다. 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 etc... A ~ Q ... 17 단계. …

9 categorical-data  variance  model  continuous-data 

이 질문은 어리석은 것처럼 들릴 수 있지만 ... 랜덤 효과가 범주 형 변수 (예 : 개별 id, 모집단 id 등) 에만 적용될 수 있다는 것이 맞 습니까?엑스나는xix_i 범주 형 변수입니다. 와이나는y나는y_i ~ β엑스나는βx나는\beta_{x_i} β엑스나는βx나는\beta_{x_i} ~ 엔o r m ( μ ,δ2)엔영형아르 자형미디엄(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) 그러나 원칙적으로 무작위 효과는 연속 변수 (높이, …

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

2 x 2 비상 테이블의 Yates 연속성 수정에 대한 필드의 사람들로부터 입력을 수집하고 싶습니다. Wikipedia 기사 는 너무 멀리 조정되어 제한된 의미로만 사용된다고 언급했습니다. 여기에 관련 게시물이 훨씬 더 통찰력을 제공하지 않습니다. 이 테스트를 정기적으로 사용하는 사람들에게 당신의 생각은 어떻습니까? 수정을 사용하는 것이 좋습니까? 그리고 95 % 신뢰 수준에서 다른 …

9 categorical-data  chi-squared  yates-correction