Una variable aleatoria se llama continua si su conjunto de valores posibles es incontable, y la probabilidad de que tome un valor particular es cero ( para cada número real ). Una variable aleatoria es continua si y solo si su función de distribución de probabilidad acumulativa es una función continua. X X P ( X = x ) = 0 P(X=x)=0 X x
Tengo un marco de datos con muchas observaciones y muchas variables. Algunos de ellos son categóricos (no ordenados) y los otros son numéricos. Estoy buscando asociaciones entre estas variables. He podido calcular la correlación para variables numéricas (correlación de Spearman) pero: No sé cómo...
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: 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,...
Me pregunto cuál es el valor de tomar una variable predictora continua y dividirla (por ejemplo, en quintiles), antes de usarla en un modelo. Me parece que al agrupar la variable perdemos información. ¿Es esto solo para que podamos modelar efectos no lineales? Si mantenemos la variable...
Tengo una variable nominal (diferentes temas de conversación, codificada como topic0 = 0, etc.) y varias variables de escala (DV), como la duración de una conversación. ¿Cómo puedo derivar correlaciones entre las variables nominales y de
¿Cuál es la diferencia entre datos discretos y datos
Al responder esta pregunta sobre datos discretos y continuos , afirmé con soltura que rara vez tiene sentido tratar los datos categóricos como continuos. A primera vista, parece evidente, pero la intuición es a menudo una guía pobre para las estadísticas, o al menos la mía lo es. Entonces ahora me...
Tengo un conjunto de datos X que tiene 10 dimensiones, 4 de las cuales son valores discretos. De hecho, esas 4 variables discretas son ordinales, es decir, un valor más alto implica una semántica más alta / mejor. 2 de estas variables discretas son categóricas en el sentido de que para cada una de...
Algunas técnicas de modelado predictivo están más diseñadas para manejar predictores continuos, mientras que otras son mejores para manejar variables categóricas o discretas. Por supuesto, existen técnicas para transformar un tipo en otro (discretización, variables ficticias, etc.). Sin embargo,...
La distribución binomial negativa (NB) se define en enteros no negativos y tiene una función de masa de probabilidad 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}.¿Tiene sentido considerar una distribución continua en reales no...
¿Cuándo debemos discretizar / bin variables / características independientes y cuándo no? Mis intentos de responder la pregunta: En general, no debemos bin, porque binning perderá información. El binning en realidad aumenta el grado de libertad del modelo, por lo que es posible causar un ajuste...
Tomado de Grimmet y Stirzaker : Demuestre que no puede darse el caso de que donde está distribuido uniformemente en [0,1] y e son independientes e idénticamente distribuidos. No debe suponer que X e Y son variables continuas.U X YU=X+YU=X+YU=X+YUUUXXXYYY Una simple prueba de contradicción es...
Estoy realizando un experimento que tiene lo siguiente: DV: consumo de sector (continuo o podría ser categórico) IV: Mensaje saludable, mensaje insalubre, sin mensaje (control) (3 grupos en los que las personas se asignan aleatoriamente - categórica) Este es un mensaje manipulado sobre la...
¿Alguien podría darme algunos ejemplos prácticos de la distribución Cauchy? ¿Qué lo hace tan
Versión corta: ¿Cuál es el método más eficiente computacionalmente para estimar el modo de un conjunto de datos multidimensional, muestreado a partir de una distribución continua? Versión larga: tengo un conjunto de datos que necesito para estimar el modo. La moda no coincide con la media o la...
Me gustaría estimar la correlación entre: Una variable ordinal: se les pide a los sujetos que califiquen su preferencia por 6 tipos de fruta en una escala de 1 a 5 (desde muy desagradable hasta muy sabrosa). En promedio, los sujetos usan solo 3 puntos de la escala. Una variable continua: se pide...
Cuando leo sobre cómo configurar sus datos, una cosa que a menudo me encuentro es que transformar algunos datos continuos en datos categóricos no es una buena idea, ya que es muy posible que llegue a una conclusión incorrecta si los umbrales están mal determinados. Sin embargo, actualmente tengo...
Sé que para la variable continua .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Pero no puedo visualizar que si , hay un número infinito de posibles 's. ¿Y también por qué sus probabilidades se vuelven infinitamente
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Suponga que la variable aleatoria UUU sigue una distribución uniforme continua con los parámetros 0 y 10 (es decir, U∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) ) Ahora denotemos A el evento de que UUU = 5 y B el evento de que UUU sea igual a 555 o 6. Según tengo entendido, ambos eventos tienen cero...
Parece que puede usar la codificación para una variable categórica, pero tengo dos variables predictoras categóricas y una variable continua. ¿Puedo usar la regresión múltiple para esto en SPSS y, de ser así, cómo?