«continuous-data» 태그된 질문

연속 변수 것을 알고 있습니다.P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 그러나 이면 가능한 수의 가 무한 하다는 것을 시각화 할 수 없습니다 . 또한 왜 그들의 확률이 무한히 작아 지는가?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability  self-study  references  continuous-data 

짧은 버전 : 연속 분포에서 샘플링 된 다차원 데이터 세트의 모드를 추정하는 가장 계산 효율적인 방법은 무엇입니까? 긴 버전 : 모드를 추정 해야하는 데이터 세트가 있습니다. 이 모드는 평균 또는 중앙값과 일치하지 않습니다. 샘플은 다음과 같습니다. 2D 예이지만 ND 솔루션이 더 좋습니다. 현재 내 방법은 원하는 모드의 해상도와 동일한 그리드에서 …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

랜덤 변수 가 모수 0과 10 (예 : U ∼ U ( 0 , 10 ) ) 으로 균일 한 균일 분포를 따른 다고 가정합니다.유UU유∼ U ( 0 , 10 )U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) 이제 A가 = 5 인 사건을 , B가 U 가 5 또는 6 인 사건을 나타내 겠습니다. …

12 conditional-probability  continuous-data  uniform 

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 

하나의 범주 형 변수에 대해 코딩을 사용할 수있는 것처럼 보이지만 두 개의 범주 형 변수와 하나의 연속 예측 변수가 있습니다. SPSS에서 이것을 위해 다중 회귀를 사용할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게합니까? 감사!

12 regression  spss  categorical-data  continuous-data 

나는 이미이 사이트의 모든 페이지를 읽었고 내 문제에 대한 답을 찾으려고했지만 아무도 나에게 맞는 것 같지 않습니다 ... 먼저 내가 작업하는 데이터의 종류를 설명합니다 ... 300 명의 사용자마다 하나씩 여러 도시 이름을 가진 배열 벡터가 있다고 가정 해 봅시다. 또한 각 사용자의 설문 조사에 대한 점수 응답 또는 각 사용자의 …

12 correlation  matlab  ordinal-data  categorical-data  continuous-data 

연속 랜덤 변수에 대한 확률 밀도 함수가 로 정의 된 입문 통계 클래스에 있습니다. 의 적분을 이해 하지만 연속 임의 변수의 직관으로이를 수정할 수는 없습니다. X가 열차가 도착하는 시간 t에서 분 수와 같은 임의 변수라고 가정하십시오. 기차가 정확히 5 분 후에 도착할 확률을 어떻게 계산합니까? 이 확률은 어떻게 제로가 될 …

11 probability  random-variable  pdf  continuous-data 

당신이 데이터 세트를 가정 알려지지 않은 에서 지원되는 Y1,...,YnY1,...,YnY_{1}, ..., Y_{n}밀도 를 갖는 연속 분포로부터의 Y n 이지만, 은 꽤 커서 커널 밀도 (예를 들어) 는 다음과 같습니다. 꽤 정확한. 특정 응용 프로그램의 경우 관측 된 데이터를 한정된 수의 범주로 변환하여 암시 된 질량 함수 를 사용하여 새로운 데이터 세트 …

11 continuous-data  discrete-data 

포아송 분포를 사용하여 연속 데이터와 이산 데이터를 분석 할 수 있습니까? 응답 변수가 연속적이지만 정규 분포가 아닌 포아송 분포와 비슷한 몇 가지 데이터 세트가 있습니다. 그러나 포아송 분포는 이산 분포이며 일반적으로 숫자 또는 개수와 관련이 있습니다.

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

올바른 통계 도구를 선택하려면 먼저 데이터 세트가 불연속인지 연속적인지 식별해야합니다. 데이터가 R과 이산인지 연속인지 테스트하는 방법을 가르쳐 주시겠습니까?

11 r  continuous-data  discrete-data 

비닝을 항상 피해야하는 이유에 대한 몇 가지 게시물을 읽었습니다 . 이 링크에 대한 해당 주장에 대한 대중적인 참조 . 비닝 포인트 (또는 컷 포인트)는 결과적으로 손실되는 정보뿐만 아니라 임의적이며 스플라인이 선호되어야합니다. 그러나 현재 Spotify API를 사용하고 있습니다. Spotify API는 여러 기능에 대한 지속적인 자신감 측정 방법이 있습니다. 하나의 기능 "instrumentalness"를 …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

나는 어떤 선수들이 혹독한 지구력 경주를 끝내게 될지 예측하기 위해 로지스틱 회귀를 훈련하고 있습니다. 이 경주를 마친 러너는 거의 없기 때문에 심각한 클래스 불균형과 작은 성공 사례 (수십 개)가 있습니다. 나는 거의 그것을 만든 수십 명의 주자로부터 좋은 "신호"를 얻을 수 있다고 생각 합니다. (내 훈련 데이터는 완성뿐만 아니라 완료되지 …

10 logistic  binary-data  continuous-data 

연속 변수에 대한 위험 비율을 보여주는 기사를 읽고 있지만 주어진 값을 해석하는 방법을 잘 모르겠습니다. 위험 비율에 대한 나의 현재 이해는 숫자가 어떤 조건에서 주어진 [사건]의 상대적 가능성을 나타냅니다. 예 : 흡연으로 인한 폐암 사망 위험 비율 (2 진 사건)이 2 인 경우, 흡연자는 비 흡연자보다 모니터링 된 시간에 사망 …

10 continuous-data  hazard 

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 

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