«multilevel-analysis» etiketlenmiş sorular

İşte nasıl iç içe geçmiş çapraz rastgele etkilerini anladım: İç içe rasgele efektler , bir alt seviye faktörü yalnızca bir üst seviye faktörünün belirli bir düzeyinde göründüğünde ortaya çıkar. Örneğin, sınıftaki öğrenciler belirli bir zamanda sabit bir noktada. Gelen lme4Yani, iki eşdeğer yöntemden biriyle iç içe veriler için rasgele etkiler …

88 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Hangi koşullar altında birisi daha temel / geleneksel analizlerin (örneğin, ANOVA, OLS regresyon vb.) Aksine çok düzeyli / hiyerarşik analiz kullanmayı düşünmelidir? Bunun zorunlu olarak kabul edilebileceği durumlar var mı? Çok düzeyli / hiyerarşik analiz kullanmanın uygun olmadığı durumlar var mı? Son olarak, yeni başlayanlar için çok düzeyli / hiyerarşik …

36 mixed-model  multilevel-analysis 

Hepsi düğümlerin rastgele değişkenlerini temsil ediyor gibi görünmekte ve (muhtemelen yönlendirilmiş) kenarlar vasıtasıyla (in) bağımlılığı göstermektedir. Bayesian'ın bakış açısıyla özellikle ilgileniyorum.

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

"Derin öğrenme" çok düzeyli / hiyerarşik modelleme için başka bir terim midir? İkincisine öncekinden çok daha aşinayım, ancak söyleyebileceğim kadarıyla, temel fark tanımlarında değil, uygulama alanlarında nasıl kullanıldığı ve değerlendirildiği. Tipik bir "derin öğrenme" uygulamasındaki düğümlerin sayısı daha büyüktür ve genel bir hiyerarşik form kullanır, oysa çok seviyeli modelleme uygulamaları …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Bağımsız gözlem varsayımının ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorum . Bazı tanımlar: "İki olay yalnızca ise bağımsızdır P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(bir∩b)=P(bir)*P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b)." ( İstatistiksel Terimler Sözlüğü ) "bir olayın meydana gelmesi bir başkasının olasılığını değiştirmez" ( Wikipedia ). “bir gözlemin örneklenmesi, ikinci gözlemin seçimini etkilemez” ( David M. Lane …

28 probability  sampling  multilevel-analysis  independence  assumptions 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

New York Times, New York City eğitimcilerine geri bildirim vermek için kullanılan 'katma değerli' öğretmen değerlendirme sistemi hakkında uzun bir yorum yaptı. Lede skorları hesaplamak için kullanılan bir denklemdir - bağlamsız olarak sunulur. Retorik stratejinin matematik yoluyla korkutucu göründüğü görülüyor: Makalenin tam metni şu adreste bulunabilir: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html Yazar, Michael Winerip, …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

Arka fon Varyanstan önce en sık kullanılan zayıf yönlerden biri parametreleri olan ters gamadır (Gelman 2006) .α = 0.001 , β= 0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Bununla birlikte, bu dağılım yaklaşık% 90 CI'ye sahiptir .[ 3 × 1019, ∞ ][3x1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf Bu, ben …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

Aşağıdaki hiyerarşik modeli göz önüne alındığında, ve μ ~ L bir p l , bir Cı- e ( 0 , c ) burada , N ( ⋅ , ⋅ ) normal bir dağılımıdır. Marjinal dağılımı Fisher bilgisi için kesin bir ifade almak için bir yolu var mı X'in verilen c …

20 multilevel-analysis  information  fisher-information 

Bir deneyi üç kez tekrarladığınızı düşünün. Her deneyde, üçlü ölçümler toplarsınız. Üç kopya, üç deneysel araç arasındaki farklara kıyasla birbirine oldukça yakın olma eğilimindedir. Büyük ortalamanın hesaplanması oldukça kolaydır. Peki, büyük anlam için bir güven aralığını nasıl hesaplayabiliriz? Örnek veri: Deney 1: 34, 41, 39 Deney 2: 45, 51, 52 …

19 confidence-interval  multilevel-analysis 

Eğer birey grupları içinde bulunduğu tek bir veri kesiti (okullar içinde örneğin öğrenci) varsa ve formun bir model tahmin etmek isteyen varsayalım bireysel düzey özellikleri ve bir vektör bir sabit.Y_i = a + B*X_iXa Bu durumda, Bbağımsız ilgi değişkeninizle ilişkilendirildiğinden, grup arası heterojenliğin puan tahminlerinizi ve SE'lerini etkilediğini varsayalım . …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

Birkaç kitap (Raudenbush & Bryk, Snijders & Bosker, Gelman & Hill, vb.) Ve birkaç makale (Gelman, Jusko, Primo & Jacobsmeier, vb.) kümelenmiş standart hataların kullanımı ile çok düzeyli modelleme arasındaki temel farklar. Eldeki araştırma sorusuyla ilgili kısımları anlıyorum; yalnızca çok düzeyli modellemeden alabileceğiniz belirli cevap türleri vardır. Ancak, örneğin, ilgi …

18 mixed-model  multilevel-analysis  clustered-standard-errors 

Tüm değişkenlerimin gruplar içinde yuvalanmış bireysel gözlemler olduğu çok aşamalı bir yol modelini (örneğin, A, B, B, C, C, D'yi tahmin eder) test etmek istiyorum. Şimdiye kadar bunu R'deki çoklu benzersiz çok düzeyli analiz yoluyla yapıyorum. Aynı anda birden fazla yolu test etmeme izin veren SEM gibi bir teknik kullanmayı …

18 r  multilevel-analysis  sem  path-model