«multilevel-analysis» etiketlenmiş sorular

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 

CV Sorusu Karma efektler modelinin (a) ayrıntılı ve özlü matematiksel temsilini vermeye çalışıyorum. lme4Paketi R'de kullanıyorum . Modelim için doğru matematiksel gösterim nedir? Veri, Bilim Sorusu ve R Kodu Veri setim farklı bölgelerdeki türlerden oluşuyor. Bir türün yaygınlığının bir yokolmaya yol açan sürede değişip değişmediğini (yok olmaların kalıcı olması gerekmez; …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Bir gözden geçiren tarafından bayesci çok düzeyli modelimizdeki model tahminlerini daha iyi anlamak için p değerleri sağlamamız istendi. Model, bir deneyde katılımcı başına birden fazla gözlemin tipik bir modelidir. Modeli Stan ile tahmin ettik, böylece ek posterior istatistikleri kolayca hesaplayabiliyoruz. Şu anda, ortalama tahmini ve 0,025 ve 0,975 miktarlarını (görsel …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

Panel veri analizinde, otomatik korelasyon sorunları (yani gözlemler zaman içinde bireyler içinde kümelenir) ile başa çıkmak için rastgele / karışık efektlere sahip çok seviyeli modeller kullandım. . ARMA / ARIMA benzer sorunları ele almak için tasarlandı. Çevrimiçi bulduğum kaynaklar, ya serileri (ARMA / ARIMA) ya da karma efekt modellerini tartışıyor, …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Makine öğrenimi, CART teknikleri ve benzerleri için oldukça yeniyim ve umarım saflığım çok açık değildir. Rastgele Orman çok düzeyli / hiyerarşik veri yapılarını nasıl işler (örneğin, çapraz düzey etkileşimi söz konusu olduğunda)? Yani, çeşitli hiyerarşik düzeylerde analiz birimleri içeren veri kümeleri ( ör. Okullar içinde yuvalanmış öğrenciler, hem öğrenciler hem …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Şu anda Kruschke'nin mükemmel "Bayesian Veri Analizi Yapıyor" kitabını okuyorum. Bununla birlikte, hiyerarşik lojistik regresyon (Bölüm 20) bölümü biraz kafa karıştırıcıdır. Şekil 20.2, Bernoulli parametresinin bir sigmoid fonksiyon aracılığıyla dönüştürülen katsayılar üzerinde doğrusal bir fonksiyon olarak tanımlandığı hiyerarşik bir lojistik regresyonu tarif eder. Bu, çevrimiçi olarak diğer kaynaklarda da gördüğüm …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Jags ve rjags paketini kullanarak hiyerarşik bir model sığdırmaya çalışıyorum. Sonuç değişkenim, bernoulli çalışmalarının bir sırası olan y'dir. İki kategoride performans gösteren 38 insan denek var: Analizime göre, her konuşmacı P kategorisinde kategorisinde başarı olasılığı ve θ p × θ m kategorisinde M kategorisinde başarı olasılığı var . Ayrıca P …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Lütfen istatistik lingo benim kasap özür dilerim :) Burada reklam ve tıklama oranları ile ilgili birkaç soru bulduk. Fakat hiçbiri hiyerarşik durumumu anlamamda bana çok yardımcı olmadı. İlgili bir soru var Bu hiyerarşik Bayesci modelin eşdeğer gösterimleri var mı? , ama aslında benzer bir problemleri olup olmadığından emin değilim. Başka …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

Son zamanlarda çok seviyeli modelleme üzerine bir giriş dersi aldım. Kullandığımız veri kümelerinin ve örneklerin çoğu sosyal bilimlerdendi. Bir biyoistatistik departmanında 2 haftalık bir staj aldım, burada hem hastaneler arasında hem de 5 yıl boyunca yüksek mortalite oranına sahip bir acil durum için hasta düzeyindeki hastane sonuçlarındaki değişiklikle ilgili bir …

12 r  stata  multilevel-analysis  epidemiology 

Yani, yaklaşık 60 x 1000 matrisim var. 1000 özellikli 60 nesne olarak bakıyorum; 60 nesne 3 sınıfa ayrılır (a, b, c). Her sınıfta 20 nesne ve gerçek sınıflandırmayı biliyoruz. Bu 60 eğitim örneği seti üzerinde denetimli öğrenme yapmak istiyorum ve hem sınıflandırıcı doğruluğu (ve ilgili metrikler) hem de 1000 özellikte …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Ben sık sık Bayes hiyerarşik modellerinde bilgi ödünç alma veya bilgi paylaşımı hakkında konuşuyorlar. Bunun gerçekte ne anlama geldiği ve Bayesçi hiyerarşik modellere özgü olup olmadığı hakkında düz bir cevap alamıyorum. Fikri bir şekilde anlıyorum: Hiyerarşinizdeki bazı seviyeler ortak bir parametreyi paylaşıyor. Bunun "bilgi borçlanması" na nasıl dönüştüğü hakkında hiçbir …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

Çok seviyeli bir regresyondan nasıl standart (sabit etkili) regresyon ağırlıkları elde edilebilir? Ve "eklenti" olarak: Bu standart ağırlıkları bir mer-object'ten ( paketin lmerişlevinden) almanın en kolay yolu nedir ?lme4R

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Hiyerarşik öncelikler nelerdir? Önceliklerin genel konseptinden nasıl farklıdırlar?

11 bayesian  multilevel-analysis 

Bates'in karma efekt modeli hakkındaki kitabının 12. sayfasında , modeli şu şekilde açıklıyor: Ekran görüntüsünün sonuna doğru, bağıl kovaryans faktörü ΛθΛθ\Lambda_{\theta}, varyans bileşeni parametresine bağlı olarak ,θθ\theta ilişkinin tam olarak ne olduğunu açıklamadan. Söyle bizeθθ\theta, nasıl türetebiliriz ΛθΛθ\Lambda_{\theta} ondan? İlgili bir notta, bu Bates'nin sergisini biraz eksik bulduğum birçok örnekten …

11 mixed-model  references  multilevel-analysis