«survey» etiketlenmiş sorular

Bir popülasyondan örnek toplamak için kullanılan bir aracı ifade eder. Anket genellikle insan popülasyonlarının örneklenmesini ifade eder ve öncelikle anketler uygulanarak veya bireylerle görüşülerek yapılır. Tabakalandırılmış popülasyonlardaki anketler için bireylerin örneklenmesi, nüfus parametrelerinin daha kesin tahminlerini almak için basit rastgele rastgele daha karmaşık örnekleme gerektirebilir. Örnekleme tasarımı ve anket verilerinin analizi 'Anket Metodolojisi' altına girer.

3
Bir örnek: ikili sonuç için glmnet kullanarak LASSO regresyonu
Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
5
Makine öğrenmesinde hiyerarşik / iç içe geçmiş verilerle nasıl baş edilir
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 
1
Bir lmer modelden etkilerin tekrarlanabilirliğinin hesaplanması
Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
4
PCA alanına yeni bir vektör nasıl yansıtılır?
Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
svyglm vs glm'de ağırlık kullanımı
Ağırlıkların tedavi arasında nasıl farklılık gösterdiğini biliyorum istiyorum svyglmveglm twangAşağıdaki gibi ağırlık olarak kullanılan eğilim puanları oluşturmak için R paketi kullanıyorum (bu kod twangbelgelerden geliyor ): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + married + re74 + re75, data …
18 r  survey 
2
Sadece mevcut vejetaryenler hakkında anket verileri elde ettiğimizde vejetaryenliğe ortalama yapışma süresini nasıl hesaplayabiliriz?
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 …
8
Mantıksız anket cevapları nasıl tedavi edilir
Bir grup sanatçıya anket gönderdim. Sorulardan biri, sanatsal faaliyet, devlet desteği, bireysel emeklilik, sanatla ilgili olmayan faaliyetlerden elde edilen gelir yüzdesini göstermekti. Bireylerin yaklaşık% 65'i, yüzde toplamı 100 olacak şekilde cevap vermiştir. Diğerleri: örneğin, gelirlerinin% 70'inin sanatsal faaliyetlerinden ve% 60'ının gelir hükümetinden kaynaklandığını cevaplayanlar vardır. , ve bunun gibi. Sorum …
13 survey  bias 
8
Anketler:% 25 geniş bir kullanıcı tabanı temsilcisidir?
İşverenim şu anda ofise karşı tutumlar hakkında şirket çapında bir anket yürütüyor, yani Duygu. Geçmişte, anketi işletmenin tüm alanlarına açtılar (10 çok farklı departman varsayalım) ve bunların içindeki tüm çalışanlar (şirket genelinde toplam 1000 çalışan var) Her departmandaki çalışan sayısı eşit değildir ve bir belirli bir departman muhtemelen kuruluşların toplam …
2
Anketten yararsız soruların belirlenmesi
Bir anket geliştiriyorum. Güvenilirliğini ve geçerliliğini artırmak için istatistiksel yöntemler kullanmak istiyorum. Cevapları hep aynı olan soruları ortadan kaldırmak istiyorum. Bu, neredeyse tüm katılımcıların bu sorulara aynı cevapları verdiği anlamına gelir. Şimdi sorularım: Kullanım bağlamından bağımsız olarak cevapları her zaman aynı olan bu işe yaramaz soruların teknik terimi nedir? Bu …
3
Anketleri doğrulama
Tezim için bir anket tasarlıyorum. İlk örnek grubuna bir Cronbach alfa testi uyguladığım anketi doğrulama sürecindeyim. Ankete verilen yanıtlar Likert ölçeğinde; geçerliliğini test etmeye yardımcı olmak için başka testler önerebilir. İstatistik konusunda uzman değilim, bu yüzden herhangi bir yardım takdir edilecektir. Biraz araştırma yapıyordum ve bir Rasch analizi yapabileceğim görünüyor …
2
Karmaşık anket verilerinde LASSO'dan sonra çapraz doğrulama
Sürekli bir sonuçla LASSO kullanan bazı aday öngörücülerde model seçimi yapmaya çalışıyorum. Amaç, LASSO'dan ayarlama parametrelerinin bir çözüm yolunu elde ettikten sonra genellikle K-kat çapraz doğrulaması ile yapılabilen en iyi tahmin performansına sahip optimal modeli seçmektir. Burada mesele, verilerin küme örneklemesi ve tabakalandırması ile karmaşık çok aşamalı bir anket tasarımından …
2
Lojistik regresyonda kategorilerin etkilerini ve yaygınlıklarını görselleştirmenin en iyi yolu nedir?
Bir kamuoyu araştırması verilerini kullanarak bir adayın oylarının ana belirleyicileri hakkında bilgi sunmam gerekiyor. Önem verdiğim tüm değişkenleri kullanarak lojistik bir gerileme yaptım, ancak bu bilgiyi sunmanın iyi bir yolunu bulamıyorum. Müvekkilim sadece etkinin büyüklüğünü değil, etkinin büyüklüğü ile bu nitelikteki nüfusun büyüklüğü arasındaki etkileşimi önemsiyor. Bununla bir grafikte nasıl …
6
Nüfusun örnek bir temsilcisini alabilmek için anketimi yayınlayacak bir site var mı?
Bu sadece lise son sınıf projem için, bu yüzden mükemmel olmak zorunda değil. Küresel ısınma üzerine bir proje yapıyorum ve insanların görüşleri için anket yapmak istiyorum. Sınıf arkadaşlarımın kolaylık örneklerini kullanırsam çok fazla önyargıya sahip olacağımı biliyorum. İnternette rastgele insanların cevap vermesi için anketimi gönderebileceğim bir site olup olmadığını merak …
11 survey  internet 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.