Биннинг означает группировку непрерывной переменной по дискретным категориям. В частности, он используется в отношении гистограмм, но может также использоваться в более общем смысле в смысле увеличения.
Предположим, я хочу посмотреть, являются ли мои данные экспоненциальными на основе гистограммы (то есть смещены вправо). В зависимости от того, как я сгруппирую или скопирую данные, я могу получить совершенно разные гистограммы. Один из наборов гистограмм, по-видимому, будет экспоненциальным....
Мне интересно, каково значение брать непрерывную переменную предиктора и разбивать ее (например, на квинтили), прежде чем использовать ее в модели. Мне кажется, что при биннинге переменной мы теряем информацию. Это просто для того, чтобы мы могли моделировать нелинейные эффекты? Если бы мы...
В этом комментарии Ник Кокс написал: Объединение в классы - древний метод. Хотя гистограммы могут быть полезны, современное статистическое программное обеспечение позволяет легко и целесообразно адаптировать распределения к необработанным данным. Биннинг просто отбрасывает детали, которые имеют...
Когда мы должны дискретизировать / bin независимые переменные / функции, а когда нет? Мои попытки ответить на вопрос: В общем, мы не должны bin, потому что binning потеряет информацию. Биннинг на самом деле увеличивает степень свободы модели, поэтому после биннинга возможна чрезмерная подгонка....
Оставляя в стороне очевидную проблему малой мощности хи-квадрата в подобных обстоятельствах, представьте себе, что вы проводите проверку качества хи-квадрата для некоторой плотности с неопределенными параметрами путем объединения данных. Для конкретности, скажем, экспоненциальное распределение с...
Допустим, у меня есть два распределения, которые я хочу сравнить в деталях, то есть таким образом, чтобы форма, масштаб и сдвиг были легко видны. Хороший способ сделать это - построить гистограмму для каждого распределения, поместить их в один и тот же масштаб Х и сложить одну под другой. При этом,...
Я пытаюсь разумно отсортировать коллекцию. У меня есть коллекция из частей данных. Но я знаю , что это припадки данных в неравных размеров бункеров. Я не знаю, как правильно выбирать конечные точки для правильного размещения данных. например:Nnnмmm Скажем, у меня в коллекции 12 предметов, и я знаю,...
Я ищу оптимальный метод биннинга (дискретизации) непрерывной переменной по отношению к заданной ответной (целевой) двоичной переменной и с максимальным количеством интервалов в качестве параметра. пример: у меня есть набор наблюдений за людьми с переменными "высота" (цифра непрерывная) и...
Я пытаюсь обернуть голову вокруг результата теоремы Байеса, примененного к классическому примеру маммографии, с идеальным поворотом маммограммы. Это, Заболеваемость раком:.01.01.01 Вероятность положительной маммографии у пациента с раком:111 Вероятность положительной маммографии, учитывая, что...
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...
Я хочу количественно определить отношения между двумя переменными, A и B, используя взаимную информацию. Способ вычислить его - связать наблюдения (см. Пример кода Python ниже). Однако какие факторы определяют, какое количество лотков является разумным? Мне нужно, чтобы вычисления были быстрыми,...
Итак, я прочитал несколько постов о том, почему всегда следует избегать биннинга. Популярной ссылкой для этого утверждения является эта ссылка . Основным препятствием является то, что точки биннинга (или точки отсечения) являются довольно произвольными, а также в результате потери информации, и что...
Я реализую различные алгоритмы, чтобы оценить лучшее количество бинов для использования для гистограмм. Большинство из тех, что я реализую, описаны на странице «Гистограмма» в Википедии в разделе « Количество бинов и ширина » *. Я застрял в проблеме с формулой Доана: 1 + log(n) + log(1 +...