«weighted-data» etiketlenmiş sorular

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 

Ağırlıksız varyans için Var(X):=1n∑i(xi−μ)2Var(X):=1n∑i(xi−μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2 , ortalamanın aynı verilerden hesaplandığı durumlarda önyargı düzeltilmiş örneklem varyansı vardır: Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Ağırlıklı ortalama ve varyansa bakıyorum ve ağırlıklı varyans için uygun önyargı düzeltmesinin ne olduğunu merak ediyorum. Kullanımı: mean(X):=1∑iωi∑iωiximean(X):=1∑iωi∑iωixi\text{mean}(X):=\frac{1}{\sum_i \omega_i}\sum_i \omega_i x_i Kullandığım "saf", düzeltilmemiş varyansı şudur: Var(X):=1∑iωi∑iωi(xi−mean(X))2Var(X):=1∑iωi∑iωi(xi−mean(X))2\text{Var}(X):=\frac{1}{\sum_i \omega_i}\sum_i\omega_i(x_i - \text{mean}(X))^2 …

22 variance  unbiased-estimator  weighted-mean  weighted-data  bias-correction 

Dengesiz verilerle lojistik bir regresyon modellemek istiyorum (9: 1). glmR işlevindeki ağırlıklar seçeneğini denemek istedim , ancak ne yaptığından% 100 emin değilim. Çıktı değişkenimin olduğunu söyleyelim c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). şimdi "1" e 10 kat daha fazla ağırlık vermek istiyorum. bu yüzden ağırlık tartışmasını yapıyorum weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Bunu yaptığımda, maksimum olasılığın hesaplanmasında dikkate alınacaktır. …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

Bazı araştırmalardan sonra, gözlem ağırlıklarının / ölçüm hatalarının temel bileşenler analizine dahil edilmesinde çok az şey buluyorum. Bulduğum şey, ağırlıkları (örneğin, burada ) dahil etmek için yinelemeli yaklaşımlara dayanma eğilimindedir . Sorum şu: Bu yaklaşım neden gerekli? Ağırlıklı kovaryans matrisinin özvektörlerini neden kullanamıyoruz?

17 pca  measurement-error  weighted-data 

Tarafsız ağırlıklı varyans zaten burada ve başka yerlerde ele alınmıştı, ancak hala şaşırtıcı miktarda karışıklık var gibi görünüyor. Vikipedi makalesinde olduğu gibi ilk bağlantıda sunulan formüle yönelik bir fikir birliği olduğu anlaşılmaktadır . Bu aynı zamanda R, Mathematica ve GSL tarafından kullanılan formüle benziyor (ancak MATLAB değil). Bununla birlikte, Wikipedia …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

Akan en popüler müzik sanatçıları hakkında, bölgeye göre yaklaşık 200 kongre bölgesine bölünmüş ilginç verilerim var. Bir kişiyi müzikal tercihleri ​​hakkında sorgulamanın mümkün olup olmadığını görmek ve "Demokrat gibi dinliyor" ya da "Cumhuriyetçi gibi dinliyor" diye karar vermek istiyorum. (Doğal olarak bu hafif yürekli, ancak verilerde gerçek bir entropi var!) …

15 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Birisi bana neden matris işlemiyle Rağırlıklı en küçük kareler ve manuel çözümden farklı sonuçlar aldığımı söyleyebilir mi? Özellikle, manuel olarak çözmeye çalışıyorum , burada ağırlıklar üzerinde çapraz matris, veri matrisidir, yanıttır vektör. G A x = G bWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WbirA\mathbf Abb\mathbf b Ben argüman …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data