Questions marquées «categorical-data»

11
Dois-je exécuter des régressions distinctes pour chaque communauté, ou la communauté peut-elle simplement être une variable de contrôle dans un modèle agrégé?

J'utilise un modèle OLS avec une variable d'indice d'actif continue comme DV. Mes données sont agrégées à partir de trois communautés similaires à proximité géographique les unes des autres. Malgré cela, j'ai pensé qu'il était important d'utiliser la communauté comme variable de contrôle. Il...

regression categorical-data stata multiple-regression aggregation
11
R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?

Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Comment effectuer une analyse résiduelle pour les prédicteurs indépendants binaires / dichotomiques en régression linéaire?

J'effectue la régression linéaire multiple ci-dessous dans R pour prédire les rendements des fonds gérés. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Ici, seuls GRI et MBA sont des prédicteurs binaires / dichotomiques; les prédicteurs restants sont continus. J'utilise ce code pour...

r multiple-regression categorical-data heteroscedasticity residuals
10
R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...

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
10
Modèle de Dirichlet multinomial avec distribution hyperprior sur les paramètres de concentration

Je vais essayer de décrire le problème en question aussi général que possible. Je modélise les observations comme une distribution catégorielle avec un vecteur de probabilité de paramètre thêta. Ensuite, je suppose que le vecteur paramètre thêta suit une distribution a priori de Dirichlet avec les...

categorical-data multinomial dirichlet-distribution hierarchical-bayesian dirichlet-process