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  • 属于连续型变量的有
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    2022-04-06 14:05:32

    之前一直很疑惑一般的相关性检验都是用pearson做两个连续型变量之间的(线性)相关关系,两个离散型的呢也可以用卡方检验,但是连续型和离散型的用什么呢?那天查资料看到一些答案,如果有不对请指正一下,谢谢。
    连续型和离散型变量的相关性一般是没法做的,但是如果连续型变量是顺序型的(比如满意度打分)则可以做,方法有以下:
    1.Goodman& Kruskal’s gamma检验统计量
    2.Somer’s d
    3.Kendell’s tau-b
    4.Kendell等级相关鉴定
    5.Spearman等级相关鉴定
    具体的每类怎么做的含义可以自己查下哈,如果有问题烦请指正,我也是看到别人说的

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    之前比赛中,在处理完数据之后,要将分类型变量统一做编码处理,可能太紧张把这个问题疏忽了,后来想想为什么这么简单的事都能忘!借此机会在记录一下

    离散变量一般情况下是类别变量。一般情况下,类别变量和连续变量是需要统一的。

    比如今天的降雨量这种连续型变量,我们可以将其转换为下雨或者不下雨两种状态,如果今天的降雨量不为0,我们可以将其定义为下雨,反之,降雨量为0,当然就是不下雨了。

    但是,很显然,把这种连续型变量统一到类别型变量的做法,肯定是会丢失很多信息的,所以通常的做法就是编码类别型变量。

    编码类别型变量,最直接的做法就是标签编码,简单来说就是给每个类别分配一个序号。

    最常见的肯定就是独热编码了,简单。但是如果这个类别的值特别多的话,就不太适合用独热编码了,因为维度会很大,这种情况下可以使用均值编码,使用平均数编码类别变量。当然均值编码也有缺点,容易过拟合和数据泄露,可以搭配正则化使用。

    最后在记录一下之前自己学到的方法

    #将所有的分类型变量编码为数字,一个类别是一个数字
    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
    oe = OrdinalEncoder()
    #利用训练集进行fit
    oe = oe.fit(Xtrain.loc[:,cate])
    #用训练集的编码结果来编码训练和测试特征矩阵
    #在这里如果测试特征矩阵报错,就说明测试集中出现了训练集中从未见过的类别
    Xtrain.loc[:,cate] = oe.transform(Xtrain.loc[:,cate])
    Xtest.loc[:,cate] = oe.transform(Xtest.loc[:,cate])
    Xtrain.loc[:,cate].head()
    Xtest.loc[:,cate].head()

    紧张就会忘记的东西肯定就是没记牢的,你记得特别扎实的东西怎么紧张都不会忘

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    离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.

    反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

    如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,
    比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,
    x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

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  • 变量的概念:变量也就是就是一种可以进行测量的数据条目(data item),对于定义变量在统计里非常重要,特别是在进行SPSS分析的时候,需要明确定义一个变量的性质。打开SPSS软件时,数据录入界面上面就显示的全部是...

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    变量的概念:变量也就是就是一种可以进行测量的数据条目(data item),对于定义变量在统计里非常重要,特别是在进行SPSS分析的时候,需要明确定义一个变量的性质。打开SPSS软件时,数据录入界面上面就显示的全部是变量,如图部分就是变量:

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    1. 变量的分类

    有些变量是一些数值,可以计算或者测量出来,这些变量是量化的定量变量(或数值变量,quantitative or numeric variable)。还有一些如性别、血型、出生地等进行分类的定性的变量(或分类变量/属性变量,qualitative, categorical or attribute variable),比如男和女,ABO型、城市农村等等。

    ①定性变量

    在定性变量中,如:性别、血型、民族这种类型的变量的信息之间没有等级区分,不能说性别男大于女,也不能给种族拍个先后顺序,因此这些变量是无序的,只作为分类,给不同类别定义一个名称,这类变量称为无序变量(unordered-qualitative variable)。无序变量是没有顺序、没有等级划分,但是能够被分类(classified)和计数(counted)的一种变量。

    与无序变量相对的就是有序变量(ordered-qualitative bariable),这类变量可以进行等级划分,进行排序比较,比如病情严重的程度可以分为高中低,治疗效果分为好中差。这也是定性变量的一个性质。

    ②定量变量

    在定量变量中,有些是离散的不能够连续的,称为离散变量(或非连续性变量,discrete or uncontinuous variable),这类型的变量只能取到的是某些特定的值,他们之间存在着一些“间隔/间隙”。比如,旅游的日程只有4天、5天、7天等,而有些是连续变量(continuous variable),是在给定的范围内,可以取到任何的数值的变量,离散变量中,不能说旅游的日程是4.135天,通常要么4天要么5天,而比如体重、身高等在一个范围内就可以取任意值,比如1.75m,1.76m,或者1.752m,根据需求可以保留任意小数位的变量。

    2. 变量的测量尺度

    测量尺度又可以分开理解测量和尺度,测量就是将数分配给一个对象(object)或者事件(event)的特征(characteristic),使其与其他对象或特征进行比较。也就是用数值对事物或其特征进行比较。尺度(scale)就是为了测量而建立的准则。统计中常用测量尺度分为以下四个:

    ①定类尺度/明目尺度

    定类尺度是对事物进行分类的一种尺度,赋予定类尺度的数值只是为了区分种类,没有顺序大小而言,SPSS中可以将性别分为1=男,2=女,虽然1<2,但不说明男同时1与2也不可以加减计算,因为男+女并没有任何的意义。因此定类尺度并不能够进行数学计算。这样的例子还有民族、血型等。

    ②顺序尺度/等级尺度

    顺序尺度是给事物区分等级的一种尺度,是一种分类。比如病情的严重程度分为轻中重,药物的疗效分为一般、较好、很好等等。这些分类之间有着明显的等级关系,或者说是排序关系,但他们之间也不能加减计算。

    ③间隔尺度

    是指事物的数值之间具有一定的间隔,这个间隔是等距的,因此也被成为是等距尺度。比如温度(非温度差)、时间(非小时),这些的数据是连续的,同时没有实际意义的0。因为0°并不代表没有温度,00:00也不代表是不存在时间。间隔尺度的对象有顺序、可以进行比较,也就是具有定类尺度和顺序尺度的所有特点。这类尺度研究的事物只能对其间隔进行计算,也就是说只可进行加减计算,却不能进行乘除计算,比如1点*2点并没有什么意义,2018年/2017年也没有任何意义。

    ④比例尺度/定比尺度

    这类数据,连续的,同时存在类别、顺序、可以比较大小、有差异、可以相加、可以计算比例、也可以相乘,而且0点具有实际的意义,比如收入(income),0就代表没有任何收入,且数值可以任意计算。

    3.SPSS中的变量

    SPSS分析软件中,如下图所示,“类型”列是选择变量类型(Variable Type)的地方,右面“测量”列选的是测量尺度(Measure scale)的地方,因为SPSS一般是对数值进行处理,因此一般变量的类型(Type)会选择“数字”

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    数据->定义变量属性里就可以进行更详细的编辑,同时能够更具体看到SPSS中是如何定义尺度的。

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    最后我们小结一下,这四种数据依次为:无序分类变量(nominal) 、有序分类变量(ordinal)、 离散型数值变量(discrete)、连续型数值变量(continuous),用一张图来表示如下:

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