«missing-data» etiketlenmiş sorular

Neredeyse bin değişken (V1) ve yaklaşık 200 milyon veri noktası içeren bir veri tablosu T1'im var. Veriler seyrek ve girişlerin çoğu NA. Her veri noktasının diğerinden ayırt etmek için benzersiz bir kimliği ve tarih çifti vardır. Ayrı bir değişkenler kümesi (V2) içeren başka bir tablo T2 var. Bu tabloda ayrıca …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

Tarımsal denemeler hakkında bir veri setim var. Yanıt değişkenim bir yanıt oranıdır: log (tedavi / kontrol). Ben fark arabuluculuk ile ilgileniyorum, bu yüzden RE meta-regresyonlar (ağırlıksız, çünkü etkisi boyutu tahminlerin varyans ile ilgisiz olduğu açık görünüyor) çalıştırıyorum. Her çalışma tahıl verimi, biyokütle verimi veya her ikisini rapor eder. Sadece biyokütle …

19 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Bağlam : Bazı eksik verilerle hiyerarşik regresyon. Soru : R'deki eksik verileri ele almak için tam bilgi maksimum olabilirlik (FIML) tahminini nasıl kullanabilirim? Tavsiye edeceğiniz bir paket var mı ve tipik adımlar nelerdir? Çevrimiçi kaynaklar ve örnekler de çok yardımcı olacaktır. Not : Yakın zamanda R'yi kullanmaya başlayan bir sosyal …

19 r  maximum-likelihood  missing-data 

Temel Veriler : Değerlendirmelerle işaretlenmiş ~ 1.000 kişi var: '1,' [iyi] '2,' [orta] veya '3' [kötü] - bunlar gelecekte insanlar için tahmin etmeye çalıştığım değerler . Buna ek olarak, bazı demografik bilgilerim var: cinsiyet (kategorik: E / K), yaş (sayısal: 17-80) ve ırk (kategorik: siyah / beyaz / latino). Başlıca …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

Rasgele bir popülasyon örneği incelendi. Vejetaryen diyet yapıp yemedikleri soruldu. Evet yanıtı verdiyse, ne kadar süredir kesintisiz vejetaryen diyet yediğini belirtmeleri istendi. Bu verileri vejetaryenliğe ortalama yapışma süresini hesaplamak için kullanmak istiyorum. Başka bir deyişle, vejetaryen olunca ortalama olarak vejetaryen kaldıklarını bilmek istiyorum. Diyelim ki: Tüm katılımcılar doğru ve doğru …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

2 yıl boyunca her 10 dakikada bir kaydedilen çok sayıda kirlilik verisine sahibim, ancak verilerde bir takım boşluklar var (bazıları aynı anda birkaç hafta süren). Veriler oldukça mevsimsel gibi görünüyor ve gün boyunca değerlerin çok fazla değişmediği ve veri noktalarının daha düşük olduğu geceye göre büyük bir varyasyon var. Ben …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

R forecastpaketinden ve örneğin zoodüzensiz zaman serileri ve eksik değerlerin enterpolasyonu için paketten etkilendim . Benim uygulama çağrı merkezi trafik tahmini alanında, bu nedenle hafta sonları (neredeyse) her zaman eksik, hangi güzel tarafından ele alınabilir zoo. Ayrıca, bazı ayrık noktalar eksik olabilir, bunun için sadece R kullanıyorum NA. Mesele şu: …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Bunun istatistiki olarak biraz ipucu olabileceğini biliyorum, ama bu benim sorunum. Bir dizi veri var, yani bir değişkenin minimum, maksimum ve örnek boyutu. Bu verilerden bazıları için bir ortalama var, ama çok değil. Her bir aralığın değişkenliğini ölçmek ve ayrıca araçları karşılaştırmak için bu aralıkları birbirleriyle karşılaştırmak istiyorum. Dağılımın ortalama …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Üstel yumuşatma modelleri ailesi bağlamında eksik verilerle başa çıkmanın standart bir yolu yoktur. Özellikle, tahmin paketinde ets olarak adlandırılan R uygulaması , eksik veri olmadan en uzun alt diziyi ve Hyndman ve ark. Tarafından "Üstel Düzgünleştirme ile Tahmin" kitabını alıyor gibi görünmektedir. hiç eksik veri hakkında konuşmak gibi görünmüyor. Kullanıcılarım …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Değişken sayıda özelliğe sahip verileri sınıflandırmak için bazı yaklaşımlar nelerdir? Örnek olarak, her veri noktasının x ve y noktalarının vektörü olduğu ve her örnek için aynı sayıda noktaya sahip olmadığımız bir sorunu ele alalım. Her bir x ve y noktasına çift olarak bir özellik olarak bakabilir miyiz? Yoksa her veri …

14 machine-learning  missing-data 

Bu ikisini birden çok kez açıkladım. Beynimi pişirmeye devam ediyorlar. Rastgele Değil Eksik olmak mantıklıdır ve Rastgele Tamamen Eksik Olmak mantıklıdır ... Rastgele Eksik o kadar da değil. MAR olan ancak MCAR olmayan verilere neden olan şey nedir?

13 missing-data 

Belirli kısıtlamalar altında veri kümemdeki eksik değerleri değiştirmek için gösterim kullanmak istiyorum. Örneğin, isnat edilen değişkenin x1diğer iki değişkenimin toplamından daha büyük veya eşit olmasını isterim, diyelim x2ve x3. Ben de istiyorum x3biri tarafından izafi edilecek 0veya >= 14ve istediğim x2biri tarafından izafi edilecek 0veya >= 16. Bu kısıtlamaları SPSS'de …

13 r  spss  missing-data  multiple-imputation 

Çok Değişkenli Model Oluşturma: Patrick Royston ve Willie Sauerbrei tarafından Sürekli Değişkenleri Modellemek için Kesirli Polinomlara Dayalı Regresyon Analizine Pragmatik Bir Yaklaşım okuyorum . Şimdiye kadar etkilendim ve daha önce düşünmediğim ilginç bir yaklaşım. Ancak yazarlar eksik verilerle ilgilenmezler. Gerçekten de, s. 17 Kayıp verilerin "pek çok ek sorun yarattığını …

12 regression  missing-data  fractional-polynomial