Statistiche e Big Data discrete-data

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Qual è la differenza tra i dati discreti e continui di dati?

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Clustering di un set di dati con variabili sia discrete che continue

Ho un set di dati X che ha 10 dimensioni, 4 delle quali sono valori discreti. In effetti, quelle 4 variabili discrete sono ordinali, ovvero un valore più alto implica un semantico più alto / migliore. 2 di queste variabili discrete sono categoriche nel senso che per ciascuna di queste …

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Il test di Kolmogorov-Smirnov è valido con distribuzioni discrete?

Sto confrontando un campione e sto verificando se distribuisce come una distribuzione discreta. Tuttavia, non sono pienamente sicuro che si applichi Kolmogorov-Smirnov. Wikipedia sembra implicare che non lo sia. In caso contrario, come posso testare la distribuzione del campione?

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Previsione con caratteristiche sia continue che categoriche

Alcune tecniche di modellazione predittiva sono più progettate per gestire predittori continui, mentre altre sono migliori per gestire variabili categoriche o discrete. Naturalmente esistono tecniche per trasformare un tipo in un altro (discretizzazione, variabili fittizie, ecc.). Tuttavia, esistono delle tecniche di modellazione predittiva progettate per gestire entrambi i tipi di …

26 classification predictive-models categorical-data continuous-data discrete-data

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Kolmogorov-Smirnov con dati discreti: qual è l'uso corretto di dgof :: ks.test in R?

Domande per principianti: Voglio verificare se due set di dati discreti provengono dalla stessa distribuzione. Mi è stato suggerito un test di Kolmogorov-Smirnov. Conover ( Practical Nonparametric Statistics , 3d) sembra dire che il test di Kolmogorov-Smirnov può essere utilizzato per questo scopo, ma il suo comportamento è "conservativo" con …

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Eliminazione di una delle colonne quando si utilizza la codifica a caldo

La mia comprensione è che nell'apprendimento automatico può essere un problema se il tuo set di dati ha caratteristiche altamente correlate, poiché codificano effettivamente le stesse informazioni. Recentemente qualcuno ha sottolineato che quando si esegue la codifica one-hot su una variabile categoriale si finisce con funzionalità correlate, quindi è necessario …

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Questa distribuzione discreta ha un nome?

Questa distribuzione discreta ha un nome? Peri ∈ 1 ... Nio∈1 ...Ni \in 1...N f( i ) = 1NΣNj = i1jf(io)=1NΣj=ioN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Mi sono imbattuto in questa distribuzione da quanto segue: ho un elenco di elementi classificati in base a una funzione di utilità. Voglio …

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Rilevazione di anomalie con funzionalità fittizie (e altre funzionalità discrete / categoriche)

tl; dr Qual è il modo consigliato di trattare i discretedati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Qual è il modo consigliato di trattare i categoricaldati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Questa risposta suggerisce l'utilizzo di dati discreti per filtrare i risultati. Sostituisci forse il valore della …

18 machine-learning categorical-data outliers discrete-data anomaly-detection

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Domande di base sull'analisi della sopravvivenza nel tempo discreto

Sto tentando di eseguire un'analisi discreta della sopravvivenza nel tempo usando un modello di regressione logistica e non sono sicuro di aver compreso completamente il processo. Apprezzerei molto l'assistenza con alcune domande di base. Ecco la configurazione: Sto esaminando l'adesione a un gruppo entro un periodo di cinque anni. Ogni …

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Come adattare una distribuzione discreta per contare i dati?

Ho il seguente istogramma dei dati di conteggio. E vorrei inserirvi una distribuzione discreta. Non sono sicuro di come dovrei procedere. Dovrei prima sovrapporre una distribuzione discreta, diciamo distribuzione binomiale negativa, sull'istogramma in modo da ottenere i parametri della distribuzione discreta e quindi eseguire un test di Kolmogorov – Smirnov …

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Monte Carlo Hamiltoniano e spazi dei parametri discreti

Ho appena iniziato a costruire modelli in Stan ; per acquisire familiarità con lo strumento, sto lavorando ad alcuni degli esercizi di Bayesian Data Analysis (2a edizione). L' esercizio di Waterbuck suppone che i dati , con ( N , θ ) sconosciuti. Poiché Hamiltonian Monte Carlo non consente parametri …

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Formula di probabilità per una distribuzione multivariata-bernoulli

Ho bisogno di una formula per la probabilità di un evento in una distribuzione di Bernoulli n-variate X∈{0,1}nX∈{0,1}nX\in\{0,1\}^n con data P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_i=1)=p_i probabilità per un singolo elemento e per coppie di elementi P(Xi=1∧Xj=1)=pijP(Xi=1∧Xj=1)=pijP(X_i=1 \wedge X_j=1)=p_{ij} . Equivalentemente ho potuto dare media e covarianza di XXX . Ho già imparato che esistono …

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Proprietà di una variabile casuale discreta

Il mio corso di statistica mi ha appena insegnato che una variabile casuale discreta ha un numero finito di opzioni ... Non me ne ero reso conto. Avrei pensato, come un insieme di numeri interi, potrebbe essere infinito. Cercare su Google e controllare diverse pagine Web, tra cui alcune provenienti …

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Visualizza la distribuzione binomiale bivariata

Domanda: come appare una distribuzione binomiale bivariata nello spazio tridimensionale? Di seguito è la funzione specifica che vorrei visualizzare per vari valori dei parametri; vale a dire, , e .p 1 p 2nnnp1p1p_{1}p2p2p_{2} f(x1,x2)=n!x1!x2!px11px22,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x1,x2)=n!x1!x2!p1x1p2x2,x1+x2=n,p1+p2=1.f(x_{1},x_{2}) = \frac{n!}{x_{1}!x_{2}!}p_{1}^{x_{1}}p_{2}^{x_{2}}, \qquad x_{1}+x_{2}=n, \quad p_{1}+p_{2}=1. Si noti che esistono due vincoli; e . Inoltre, è …

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Binning ottimale rispetto a una determinata variabile di risposta

Sto cercando il metodo di binning ottimale (discretizzazione) di una variabile continua rispetto a una determinata variabile binaria di risposta (target) e con il numero massimo di intervalli come parametro. esempio: ho un insieme di osservazioni di persone con variabili "height" (numeral continue) e "has_back_pains" (binarie). Voglio discretizzare l'altezza in …

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