Une variable aléatoire X X est appelé continu si son ensemble de valeurs possibles est indénombrable, et la chance qu'il prenne une valeur particulière est zéro ( P ( X = x ) = 0 P(X=x)=0 pour chaque nombre réel X x ). Une variable aléatoire est continue si et seulement si sa fonction de distribution de probabilité cumulative est une fonction continue.
J'ai une base de données avec de nombreuses observations et de nombreuses variables. Certains sont catégoriques (non ordonnés) et les autres sont numériques. Je cherche des associations entre ces variables. J'ai pu calculer la corrélation pour les variables numériques (corrélation de Spearman)...
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: 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,...
Je me demande quel est l'intérêt de prendre une variable prédictive continue et de la diviser (par exemple, en quintiles), avant de l'utiliser dans un modèle. Il me semble que, en regroupant la variable, nous perdons des informations. Est-ce simplement pour que nous puissions modéliser des effets...
J'ai une variable nominale (différents sujets de conversation, codée comme sujet0 = 0, etc.) et un certain nombre de variables d'échelle (DV) telles que la longueur d'une conversation. Comment puis-je obtenir des corrélations entre les variables nominales et
Quelle est la différence entre des données discrètes et des données
En répondant à cette question sur des données discrètes et continues, j'ai clairement affirmé qu'il était rarement logique de traiter des données catégoriques comme continues. À première vue, cela semble aller de soi, mais l’intuition est souvent un mauvais guide pour les statistiques, ou du moins...
J'ai un jeu de données X qui a 10 dimensions, dont 4 sont des valeurs discrètes. En fait, ces 4 variables discrètes sont ordinales, c'est-à-dire qu'une valeur plus élevée implique une sémantique plus élevée / meilleure. 2 de ces variables discrètes sont catégoriques en ce sens que pour chacune de...
Certaines techniques de modélisation prédictive sont plus conçues pour gérer des prédicteurs continus, tandis que d'autres sont meilleures pour gérer des variables catégorielles ou discrètes. Il existe bien sûr des techniques pour transformer un type en un autre (discrétisation, variables muettes,...
La distribution binomiale négative (NB) est définie sur des entiers non négatifs et a une fonction de masse de probabilitéEst-il sensé de considérer une distribution continue sur des réels non négatifs définis par la même formule (en remplaçant k \ in \ mathbb N_0 par x \ in \ mathbb R _ {\ ge 0}...
Quand devrions-nous discrétiser / classer les variables / fonctionnalités indépendantes et quand ne le devrions-nous pas? Mes tentatives pour répondre à la question: En général, nous ne devons pas bin, car le binning perdra des informations. Le binning augmente en fait le degré de liberté du...
Extrait de Grimmet et Stirzaker : Montrer qu'il ne peut pas être le cas où U=X+YU=X+YU=X+Y où UUU est uniformément distribué sur [0,1] et et sont indépendants et identiques. Vous ne devez pas supposer que X et Y sont des variables continues.XXXYYY Une simple preuve de contradiction suffit pour le...
Je mène une expérience qui présente les éléments suivants: DV: consommation de tranche (continue ou pourrait être catégorique) IV: Message sain, message malsain, pas de message (contrôle) (3 groupes dans lesquels les gens sont assignés au hasard - catégorique) Il s'agit d'un message manipulé sur la...
Quelqu'un pourrait-il me donner des exemples pratiques de la distribution de Cauchy? Qu'est-ce qui le rend si
Version courte: Quelle est la méthode la plus efficace sur le plan informatique pour estimer le mode d'un ensemble de données multidimensionnelles, échantillonné à partir d'une distribution continue? Version longue: j'ai un ensemble de données dont j'ai besoin pour estimer le mode. Le mode ne...
Je voudrais estimer la corrélation entre: Une variable ordinale: les sujets sont invités à évaluer leur préférence pour 6 types de fruits sur une échelle de 1 à 5 (allant de très dégoûtant à très savoureux). En moyenne, les sujets n'utilisent que 3 points de l'échelle. Une variable continue: les...
Lorsque j'ai lu comment configurer vos données, une chose que j'ai souvent rencontrée est que la transformation de certaines données continues en données catégoriques n'est pas une bonne idée, car vous pourriez très bien tirer une mauvaise conclusion si les seuils sont mal déterminés. Cependant,...
Je sais que pour la variable continue .P[ X= x ] = 0P[X=x]=0P[X=x]=0 Mais je ne peux pas visualiser que si , il y a un nombre infini de x possibles . Et aussi pourquoi leurs probabilités deviennent-elles infiniment petites?P[ X= x ] =
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Supposons que la variable aléatoire suit une distribution uniforme continue avec les paramètres 0 et 10 (c'est-à-dire U ∼ U ( 0 , 10 ) )UUUU∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Désignons maintenant A l'événement où = 5 et B l'événement où U est égal à 5 ou 6. Selon ma compréhension, les deux...
Il semble que vous puissiez utiliser le codage pour une variable catégorielle, mais j'ai deux variables prédictives catégoriques et une variable prédictive continue. Puis-je utiliser la régression multiple pour cela dans SPSS et si oui, comment?