Вопросы с тегом «association-measure»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: 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, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Для графика 1 я могу проверить связь между x и y, выполнив простую корреляцию. Для графика 2, где взаимосвязь нелинейная, но существует четкая связь между x и y, как я могу проверить связь и обозначить ее природу?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

У меня есть две переменные: название лекарственного средства (DN) и соответствующие нежелательные явления (AE), которые находятся в отношении многих ко многим. Есть 33 556 наименований лекарств и 9 516 побочных эффектов. Размер выборки составляет около 5,8 миллиона наблюдений. Я хочу изучить и понять связь / отношения между DN и AE. …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

Из энциклопедии статистических наук я понимаю, что, учитывая дихотомических (двоичных: 1 = присутствующих; 0 = отсутствующих) атрибутов (переменных), мы можем сформировать таблицу сопряженности для любых двух объектов i и j выборки:ппp j 1 0 ------- 1 | a | b | i ------- 0 | c | d | ------- …

20 binary-data  similarities  association-measure 

Что такое значимая «корреляционная» мера для изучения взаимосвязи между такими двумя типами переменных? В R как это сделать?

19 r  correlation  categorical-data  association-measure 

Я использую, FactoMineRчтобы свести мой набор данных измерений к скрытым переменным. Карта переменная выше ясно для меня , чтобы интерпретировать, но я смущен , когда речь идет о связях между переменными и компонента 1. Посмотрев на переменной карте, ddpи covочень близко к компоненту в карте, и ddpAbsнемного дальше прочь. Но …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

Чтобы найти связь между поддержкой сверстников (независимая переменная) и удовлетворенностью работой (зависимая переменная), я хочу применить критерий хи-квадрат. Поддержка сверстников - это категории в четырех группах в зависимости от степени поддержки: 1 = очень меньшая степень, 2 = в некоторой степени, 3 = в значительной степени и 4 = в …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Я бросаю здесь проблему, как я получил это. У меня есть две случайные величины. Один из которых является непрерывным (Y), а другой - дискретным и будет обозначаться как ординал (X). Я поместил ниже график, который я получил вместе с запросом. Человек, который посылает мне данные, хочет измерить силу связи между …

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

Я не знаю, какую функцию расстояния между людьми использовать в случае номинальных (неупорядоченных категориальных) атрибутов. Я читал какой-то учебник, и они предлагают функцию простого сопоставления, но некоторые книги предлагают, чтобы я изменил номинальные на двоичные атрибуты и использовал коэффициент Джакарда . Однако что если значения номинального атрибута не равны 2? …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

Я делаю исследование по употреблению поликарбоната. У меня есть данные о 400 наркоманах, каждый из которых указал наркотики, которыми злоупотребляет. Существует более 10 лекарств и, следовательно, есть большие возможные комбинации. Я перекодировал большинство наркотиков, которые они потребляют, в двоичные переменные (т. Е. Героин равен 1, если наркоман злоупотребляет героином, иначе …

10 hypothesis-testing  clustering  combinatorics  association-measure  association-rules 

Я пытаюсь найти корреляцию между дихотомической и непрерывной переменной. Исходя из моей основной работы по этому вопросу, я обнаружил, что должен использовать независимый t-критерий, и предварительным условием для этого является то, что распределение переменной должно быть нормальным. Я выполнил тест Колмогорова-Смирнова для проверки нормальности и обнаружил, что непрерывная переменная является …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

Я пытаюсь получить более ясную интуицию: «Если AAA делает BBB более вероятным, то BBB делает AAA более вероятным», т.е. Пусть n(S)n(S)n(S) обозначает размер пространства, в котором находятся AAA и BBB , тогда Утверждение: P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B) поэтому n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) поэтому n(AB)/n(B)>n(A)/n(S)N(AВ)/N(В)>N(A)/N(S)n(AB)/n(B) > n(A)/n(S) который является P(A|B)>P(A)п(A|В)>п(A)P(A|B)>P(A) Я понимаю математику, но почему …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

Я хочу знать, есть ли какой-нибудь возможный способ для вычисления коэффициента Жакара с использованием умножения матриц. Я использовал этот код jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / length(which(x[,i] | …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

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