Câu hỏi được gắn thẻ «missing-data»

Khi dữ liệu hiện tại thiếu thông tin (khoảng trống), tức là không đầy đủ. Do đó, điều quan trọng là phải xem xét tính năng này khi thực hiện phân tích hoặc kiểm tra.

5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
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 


2
80% dữ liệu bị thiếu trong một biến
Có một biến trong dữ liệu của tôi có 80% dữ liệu bị thiếu. Dữ liệu bị thiếu vì không tồn tại (tức là công ty nợ bao nhiêu ngân hàng). Tôi đã đi qua một bài báo nói rằng phương pháp điều chỉnh biến giả là giải pháp cho …

3
Kỹ thuật xử lý dữ liệu không đầy đủ / thiếu
Câu hỏi của tôi hướng đến các kỹ thuật để xử lý dữ liệu không đầy đủ trong quá trình phân loại / đào tạo mô hình / phù hợp. Chẳng hạn, trong một tập dữ liệu có vài trăm hàng, mỗi hàng có giả sử năm chiều và nhãn …

3
Có một vấn đề nghiêm trọng với việc bỏ các quan sát với các giá trị bị thiếu khi tính toán ma trận tương quan?
Tôi có bộ dữ liệu khổng lồ này với 2500 biến và thích 142 quan sát. Tôi muốn chạy một mối tương quan giữa Biến X và phần còn lại của các biến. Nhưng đối với nhiều cột, có những mục bị thiếu. Tôi đã cố gắng thực hiện điều …




2
Xác suất mà ai đó sẽ thích hình ảnh
Tôi đã gặp phải vấn đề sau: - Chúng tôi có bộ N người - Chúng tôi có bộ hình ảnh K - Mỗi người đánh giá một số hình ảnh. Một người có thể thích hoặc không thích một hình ảnh (đây là hai khả năng duy nhất). - …


1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 


2
Là trọng số dựa trên độ chính xác (nghĩa là nghịch đảo) không tách rời với phân tích tổng hợp?
Là trọng số dựa trên độ chính xác trung tâm để phân tích tổng hợp? Borenstein và cộng sự. (2009) viết rằng để phân tích tổng hợp có thể, tất cả những gì cần thiết là: Các nghiên cứu báo cáo một ước tính điểm có thể được thể hiện …


1
Tại sao Anova () và drop1 () cung cấp các câu trả lời khác nhau cho GLMM?
Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.