在不存在单调关系的情况下，应该使用哪些非参数度量强度和关联方向的序数尺度上存在的两个变量？
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我有一个数据框，缺少空格作为缺少的值，因此我使用正则表达式将其替换为NaN值。我遇到的问题是当
我正在尝试根据存储在postgresql中的数据（4000万个观测值）估计有序的逻辑回归。
当我从内存中加载数
我正在尝试可视化Betas和置信区间，以进行累积的多级回归。
我使用clmm（）创建了模型。
我在软件包jto
我想执行类似混合方差分析（即，受试者之间的因素和受试者内部的因素）的操作，但是对顺序数据执
我正在使用<a href="https://pythonhosted.org/mord/" rel="nofollow noreferrer">mord library</a>对一些政治科学数据进行序数
我正在设计一个反馈调查问卷，涉及约8-10个问题，所有问题均以李克特量表（从1（差）到5（优秀））
我试图使用一个有序的分类变量和另外三个分类因变量（N = 43097）建立有序逻辑回归。尽管所有系数都
我的因变量是水獭遭遇率，我将其绘制在箱须图中。我的教授建议我将其转换为序数值，以便将序数回
我想动态地找到正确的序数根，例如：
<pre><code>111 = 111st
112 = 112nd
113 = 113rd ...
</code></pre>
我尝试了
我的 csv 输入文件有时在日期字段中有 excel 序列号。我使用以下代码作为我的输入文件不应该包含 01/2000
我有一个序数因变量和几个自变量，我使用 MASS 包中的 polr 函数来构建我的模型。
首先我有数据框
如上所述，我正在尝试进行顺序逻辑回归，尝试使用时间序列数据来解释评级（评级范围从 4 到 9）。这
在pandas 中有一个<code>(new App\Models\User)->setConnection('sh')->get();
(new App\Models\User)->setConnection('
这是我使用的代码：
<pre><code>or2 = LogisticAT()
or2.fit(X_tr1, y_tr1.values, sample_weight = weight)
y_preds = or2.predict
我想要做的就是定义一组可能具有大于 255 的值的整数，但我没有看到任何好的选择。例如：
<code>w
我有一个包含有序变量和连续变量以及一些缺失数据的数据集。我如何获得数据集中变量的相关矩阵。
我有不同日期和时间的测量数据框：
<pre><code>>>>date hour value
0 29-11-2020 8 0.231
1 29-11-20
我正在 R 中开展一个项目，我正在尝试使用 Keras 和 Tensorflow 以及transformers-package 从文本中预测各种结果
