Câu hỏi được gắn thẻ «missing-data»

Gelman & Hill (2006) nói: Trong Bugs, các kết quả bị thiếu trong hồi quy có thể được xử lý dễ dàng bằng cách đơn giản bao gồm vectơ dữ liệu, NA và tất cả. Lỗi mô hình hóa rõ ràng biến kết quả và do đó, việc sử dụng …

10 missing-data  bugs  jags 

Tôi muốn xác định bộ nào trong hai bộ dữ liệu (B1, B2) tương quan tốt hơn (lê r) với bộ khác (A). Có dữ liệu bị thiếu trong tất cả các bộ dữ liệu. Làm thế nào tôi có thể xác định liệu mối tương quan kết quả là …

9 hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  missing-data 

Tôi đang nghiên cứu phân tích meta hiệu ứng ngẫu nhiên bao gồm một số nghiên cứu không báo cáo độ lệch chuẩn; tất cả các nghiên cứu làm báo cáo kích thước mẫu. Tôi không tin rằng có thể ước tính hoặc đánh giá dữ liệu thiếu SD. Làm …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào tôi có thể mô hình hóa tốt nhất một biến trong đó theo thời gian tôi đã thu được các dự đoán ngày càng chi tiết. Ví dụ, hãy xem xét mô hình hóa tỷ lệ thu hồi đối với các khoản …

9 regression  missing-data 

Tôi có một randomForestmô hình phân loại tốt mà tôi muốn sử dụng trong một ứng dụng dự đoán lớp của một trường hợp mới. Các trường hợp mới chắc chắn thiếu giá trị. Dự đoán sẽ không làm việc như vậy cho NA. Làm thế nào tôi nên làm …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến ​​của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Giả sử chúng ta được cung cấp một tập hợp dữ liệu có dạng và . Chúng tôi được giao nhiệm vụ dự đoán dựa trên các giá trị của . Chúng tôi ước tính hai hồi quy trong đó: (y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})(y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})yyyxxxyy=f1(x1,⋯,xn−1,xn)=f2(x1,⋯,xn−1)(1)(2)(1)y=f1(x1,⋯,xn−1,xn)(2)y=f2(x1,⋯,xn−1) \begin{align} y &=f_{1}(x_{1},\cdots, x_{n-1}, x_{n}) \tag{1} \\ …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

Tôi có một chuỗi thời gian đo (chiều cao - chuỗi một chiều). Trong giai đoạn quan sát, quá trình đo đã giảm xuống trong một số thời điểm. Vì vậy, dữ liệu kết quả là một vectơ với NaN nơi có các khoảng trống trong dữ liệu. Sử dụng …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Tôi đang lập mô hình Dự đoán bệnh tiểu đường bằng phương pháp hồi quy logistic. Bộ dữ liệu được sử dụng là Hệ thống giám sát nhân tố rủi ro hành vi (BRFSS) của Trung tâm kiểm soát dịch bệnh (CDC). Một trong những biến độc lập là huyết …

9 logistic  missing-data 

Trong một vấn đề tôi đang làm việc, tôi có hai biến ngẫu nhiên là X và Y. Tôi cần tìm hiểu mức độ tương quan chặt chẽ của hai trong số chúng, nhưng chúng có kích thước khác nhau. Thứ hạng của không gian hàng của X là 4350 …

9 time-series  correlation  missing-data  finance 

Đơn giản hóa một chút, tôi có khoảng một triệu hồ sơ ghi lại thời gian vào và thời gian thoát của mọi người trong một hệ thống kéo dài khoảng mười năm. Mọi bản ghi đều có thời gian vào, nhưng không phải bản ghi nào cũng có thời …

9 survival  missing-data 

Giả sử chúng ta có một bài kiểm tra tập dữ liệu : 1 8 12 14 . . 19 Các . biểu thị thiếu giá trị. Khi nào nên sử dụng trung bình của các giá trị không thiếu để tính các giá trị bị thiếu thay vì cho …

9 missing-data 

Những con đại bàng được gắn thẻ vệ tinh đang bị mất tích ở Scotland và bảng trên cho thấy số phận thẻ theo mô hình thẻ. Tôi đặc biệt quan tâm đến những thẻ "Dừng lại - không trục trặc", bởi vì rất có thể những con chim này …

8 statistical-significance  categorical-data  missing-data 

Tôi có một bộ dữ liệu xem xét các đơn xin nhập cư và chấp nhận thị thực (cấp thị thực). Tỷ lệ được tính cho "chấp nhận" và "từ chối" các đơn xin thị thực. Tuy nhiên, bộ dữ liệu cũng có các giá trị cho các trường hợp …

8 missing-data 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Tôi quan tâm đến dữ liệu quan sát trong đó việc chỉ định điều trị có thể được giải thích cực kỳ tốt. Ví dụ, hồi quy logistic của P(A=1|X)=(1+exp(−(Xβ)))−1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre AAA điều trị và XXX biến rất phù hợp với xét nghiệm rất …

8 missing-data  causality  propensity-scores  survey-weights