«missing-data» etiketlenmiş sorular

İki veri kümesinden (B1, B2) hangisinin (pearson r) başka bir kümeye (A) daha iyi bağdaştığını belirlemek istiyorum. Tüm veri kümelerinde veri eksik. Ortaya çıkan korelasyonun önemli ölçüde farklı olup olmadığını nasıl belirleyebilirim? Örneğin 8426 değerleri hem A hem de B1'de bulunur, r = 0.74. 8798 hem A hem de B2'de …

9 hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  missing-data 

Standart sapmaları rapor etmeyen bir dizi çalışmayı kapsayan rastgele etkiler meta analizi üzerinde çalışıyorum; tüm çalışmalar örneklem büyüklüğünü bildirmektedir. SD eksik verilere yaklaşık veya dolaylı neden olabileceğine inanmıyorum. Tüm çalışmalarda standart sapmalar mevcut olmadığında, etki büyüklüğü olarak ham (standartlaştırılmamış) ortalama farklılıkları kullanan bir meta analiz nasıl ağırlıklandırılmalıdır? Tabii ki hala …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Zaman içinde giderek daha ayrıntılı tahmin ediciler edindiğim bir değişkeni en iyi nasıl modelleyebileceğimi anlamaya çalışıyorum. Örneğin, temerrüde düşmüş kredilerdeki geri kazanım oranlarını modellemeyi düşünün. Diyelim ki 20 yıllık veri içeren bir veri setimiz var ve bu yılların ilk 15'inde kredinin teminatlı olup olmadığını biliyoruz, ancak bu teminatın özellikleri hakkında …

9 regression  missing-data 

randomForestYeni bir vakanın sınıfını öngören bir uygulamada kullanmak istediğim iyi bir sınıflandırma modelim var. Yeni vaka kaçınılmaz olarak eksik değerlere sahip. Tahmin NA'lar için böyle çalışmaz. Bunu nasıl yapmalıyım? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] case.na[,na.col]<-NA iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris[-na.row,]) # …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Bize ve şeklinde bir dizi veri verildiğini varsayalım . Biz tahmin görevi verilmiştir değerlerine dayalı . İki regresyon tahmin ediyoruz, burada: ( y,x1,x2, ⋯ ,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( y,x1,x2, ⋯ ,xn - 1)(y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})yyyxxxyy=f1(x1, ⋯ ,xn - 1,xn)=f2(x1,⋯ ,xn -1)(1)(2)(1)y=f1(x1,⋯,xn−1,xn)(2)y=f2(x1,⋯,xn−1) \begin{align} y &=f_{1}(x_{1},\cdots, x_{n-1}, x_{n}) \tag{1} \\ y &=f_{2}(x_{1},\cdots, x_{n-1}) \tag{2} \end{align} …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

Bir zaman serisi ölçümlerim var (yükseklikler bir boyutlu seri). Gözlem döneminde, ölçüm süreci bazı zaman noktalarında azalmıştır. Sonuçta elde edilen veriler, verilerde boşlukların bulunduğu NaN'lere sahip bir vektördür. MATLAB kullanarak, otokorelasyon ( autocorr) hesaplanırken ve sinir ağları ( nnstart) uygulanırken bu bana bir soruna neden oluyor . Bu boşluklar / …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Lojistik Regresyon kullanarak Diyabet Tahminini modelleniyorum. Kullanılan veri kümesi Hastalık Kontrol Merkezi'nin (CDC) Davranışsal Risk Faktörü Gözetim Sistemi'dir (BRFSS ). Bağımsız değişkenlerden biri de Yüksek Tansiyon. Aşağıdaki seviyelerde kategoriktir: 'Evet', 'Hayır', 'Bilmiyorum / Reddedildi'. Modeli oluştururken 'Bilmiyorum / Reddedildi' satırlarını kaldırmalı mıyım? Bu satırları modelden korumak veya kaldırmak için ne …

9 logistic  missing-data 

Üzerinde çalıştığım bir problemde X ve Y olmak üzere iki rastgele değişkenim var. X'in sıra boşluğunun sırası 4350'dir ve Y'nin sıra boşluğunun sırası onbinlerce önemli ölçüde daha büyüktür. Hem X hem de Y aynı sayıda sütuna sahiptir. İki değişken arasındaki korelasyon ölçüsüne ihtiyacım var ve Pearson'ın r'si X ve Y'nin …

9 time-series  correlation  missing-data  finance 

Biraz basitleştirmek gerekirse, yaklaşık on yıl süren bir sistemdeki insanların giriş ve çıkış zamanlarını kaydeden yaklaşık bir milyon kaydım var. Her kaydın bir giriş zamanı vardır, ancak her kaydın bir çıkış zamanı yoktur. Sistemdeki ortalama süre ~ 1 yıldır. Eksik çıkış süreleri iki nedenden kaynaklanır: Kişi, verinin alındığı sırada sistemden …

9 survival  missing-data