Uma variável aleatória X X é chamado de contínuo se seu conjunto de valores possíveis for incontável e a chance de obter um valor específico for zero ( P ( X = x ) = 0 P(X=x)=0 para cada número real x x ) Uma variável aleatória é contínua se, e somente se, sua função de distribuição de probabilidade cumulativa for uma função contínua.
Eu tenho um quadro de dados com muitas observações e muitas variáveis. Alguns deles são categóricos (não ordenados) e outros são numéricos. Estou procurando associações entre essas variáveis. Consegui calcular a correlação para variáveis numéricas (correlação de Spearman), mas: Não sei como...
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: 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, 0.67,...
Eu estou querendo saber qual é o valor em pegar uma variável preditora contínua e dividi-la (por exemplo, em quintis), antes de usá-la em um modelo. Parece-me que, ao separar a variável, perdemos informações. É só assim que podemos modelar efeitos não lineares? Se mantivéssemos a variável...
Eu tenho uma variável nominal (tópicos diferentes de conversa, codificados como topic0 = 0, etc.) e várias variáveis de escala (DV), como a duração de uma conversa. Como posso derivar correlações entre as variáveis nominais e de
Qual é a diferença entre dados discretos e dados
Ao responder a essa pergunta sobre dados discretos e contínuos, afirmei com clareza que raramente faz sentido tratar os dados categóricos como contínuos. Em face disso, isso parece óbvio, mas a intuição costuma ser um péssimo guia para estatísticas, ou pelo menos a minha. Então agora eu estou me...
Eu tenho um conjunto de dados X que tem 10 dimensões, 4 das quais são valores discretos. De fato, essas 4 variáveis discretas são ordinais, ou seja, um valor mais alto implica uma semântica maior / melhor. 2 dessas variáveis discretas são categóricas no sentido de que, para cada uma dessas...
Algumas técnicas de modelagem preditiva são mais projetadas para manipular preditores contínuos, enquanto outras são melhores para manipular variáveis categóricas ou discretas. É claro que existem técnicas para transformar um tipo em outro (discretização, variáveis dummy, etc.). No entanto,...
A distribuição binomial negativa (NB) é definida em números inteiros não negativos e tem função de massa de probabilidade f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.Faz sentido considerar uma distribuição contínua em reais não negativos definidos...
Quando devemos discretizar / bin variáveis / recursos independentes e quando não devemos? Minhas tentativas de responder à pergunta: Em geral, não devemos fazer bin, porque o binning perderá informações. Na verdade, o binning está aumentando o grau de liberdade do modelo; portanto, é possível...
Retirado de Grimmet e Stirzaker : Mostre que não pode ser o caso de U = X + Y, emU=X+YU=X+Y que é uniformemente distribuído em [0,1] e e são independentes e distribuídos de forma idêntica. Você não deve assumir que X e Y são variáveis contínuas.UUUXXXYYY Uma prova simples por contradição é...
Estou conduzindo um experimento com o seguinte: DV: Consumo de fatia (contínuo ou pode ser categórico) IV: Mensagem íntegra, mensagem não íntegra, nenhuma mensagem (controle) (3 grupos nos quais as pessoas são designadas aleatoriamente - categóricas) Esta é uma mensagem manipulada sobre a...
Alguém poderia me dar alguns exemplos práticos da Distribuição Cauchy? O que o torna tão
Versão curta: Qual é o método mais eficiente computacionalmente para estimar o modo de um conjunto de dados multidimensionais, amostrado de uma distribuição contínua? Versão longa: tenho um conjunto de dados em que preciso estimar o modo. O modo não coincide com a média ou mediana. Uma amostra é...
Gostaria de estimar a correlação entre: Uma variável ordinal: solicita-se aos sujeitos que classifiquem sua preferência por 6 tipos de frutas em uma escala de 1 a 5 (variando de muito nojento a muito saboroso). Em geral, os sujeitos usam apenas 3 pontos da escala. Uma variável contínua: os mesmos...
Quando leio sobre como configurar seus dados, uma coisa que me deparo com frequência é que transformar alguns dados contínuos em dados categóricos não é uma boa ideia, pois você pode muito bem fazer a conclusão errada se os limites forem mal determinados. No entanto, atualmente tenho alguns dados...
Eu sei que para a variável contínua P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Mas não consigo visualizar que, se P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , existe um número infinito de possíveis xxx 's. E também por que suas probabilidades ficam infinitamente
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Suponha que a variável aleatória UUU siga uma distribuição uniforme uniforme com os parâmetros 0 e 10 (ou seja, U∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) ) Agora, vamos denotar A o evento que UUU = 5 e B o evento que UUU é igual a 555 ou 6. De acordo com o meu entendimento, ambos os eventos têm...
Parece que você pode usar a codificação para uma variável categórica, mas eu tenho duas variáveis categóricas e uma variável preditora contínua. Posso usar regressão múltipla para isso no SPSS? Em caso afirmativo, como?