Modèle catégoriel

Dans cet article, nous avons discuté des défis auxquels vous pourriez faire face tout en traitant de la variable catégorique dans la modélisation. Nous avons également discuté de diverses méthodes pour surmonter ces défis et améliorer les performances du modèle. J`ai utilisé Python à des fins de démonstration et gardé le focus de l`article pour les débutants. Une variable catégorielle qui peut prendre exactement deux valeurs est appelée une variable binaire ou une variable dichotomique; un cas spécial important est la variable Bernoulli. Les variables catégorielles avec plus de deux valeurs possibles sont appelées variables polytomes; les variables catégorielles sont souvent supposées polytomes, sauf indication contraire. La discrétisation traite les données continues comme si elles étaient catégoriques. La dichotomisation traite les données continues ou les variables polytomes comme s`il s`agissait de variables binaires. L`analyse de régression traite souvent l`appartenance à une catégorie avec une ou plusieurs variables factices quantitatives. Il existe également des extensions au modèle de régression logistique lorsque le résultat catégorique a un ordre naturel (nous appelons ces données «ordinales» par opposition aux données «nominales»). Par exemple, le résultat pourrait être la réponse à une enquête où la réponse pourrait être «médiocre», «moyenne», «bonne», «très bonne» et «excellente». Dans ce cas, nous utilisons la modélisation de régression logistique ordonnée et nous pouvons Explorer si les chances d`être dans une catégorie «supérieure» est associée à chacune de nos variables explicatives.

Tagged as: ANOVA, prédicteur catégorique, prédicteur continu, modèle linéaire général, fractionnement médian, régression si vous êtes un savant de données intelligent, vous allez traquer les variables catégorielles dans l`ensemble de données et déterrer autant d`informations que vous le pouvez. Oui? Mais si vous êtes un débutant, vous pourriez ne pas connaître les façons intelligentes de s`attaquer à de telles situations. Ne vous inquiétez pas. Je suis là pour vous aider. 3. lorsque la relation n`est pas linéaire. Aussi peu que 5 ou 6 valeurs du prédicteur peuvent être considérées comme continues si elles suivent une ligne. Mais s`ils ne le font pas, il peut être beaucoup plus simple, et vous pouvez apprendre beaucoup plus sur la relation entre vos variables, en regardant quels moyens sont plus élevés que les autres, plutôt que d`essayer de s`adapter à un modèle non linéaire compliqué. Dans le même exemple sur la planification de la retraite, disons que vous avez des données pour les travailleurs âgés de 30, 35, 40, 45, 50 et 55.

Si les quatre premiers âges ont des quantités moyennes similaires de planification de la retraite, mais à l`âge de 50, il commence à monter, et à 55 il saute beaucoup plus haut, une approche serait de s`adapter à une sorte de modèle exponentiel ou fonction d`étape. Une autre approche consisterait à considérer l`âge comme catégorique, et à voir à quel âge la planification de la retraite a augmenté. Bien que techniquement cette approche n`utilise pas toutes les informations dans les données, il répond à quelques questions de recherche plus directement. La principale chose à comprendre est que le modèle linéaire général ne se soucie pas vraiment si votre prédicteur est continu ou catégorique. Mais vous, en tant qu`analyste, choisissez les informations que vous voulez de l`analyse basée sur le codage du prédicteur. Les prédicteurs numériques sont généralement codés avec les valeurs numériques réelles. Les variables catégorielles sont souvent codées avec des variables factices: 0 ou 1. Dans les statistiques, une variable catégorique est une variable qui peut prendre l`un des nombres limités et généralement fixés de valeurs possibles, en assignant chaque individu ou autre unité d`observation à un groupe particulier ou à une catégorie nominale sur la base de certains aspects qualitatifs Propriété.

[1] en informatique et dans certaines branches de mathématiques, les variables catégorielles sont appelées énumérations ou types énumérés. Couramment (mais pas dans cet article), chacune des valeurs possibles d`une variable catégorielle est désignée comme un niveau. La distribution de probabilité associée à une variable catégorielle aléatoire est appelée distribution catégorique. Notez que, pour les variables catégorielles avec un grand nombre de niveaux, il peut être utile de regrouper certains des niveaux.