Câu hỏi được gắn thẻ «mixed-model»

Các mô hình hỗn hợp (còn gọi là đa cấp hoặc phân cấp) là các mô hình tuyến tính bao gồm cả hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên. Chúng được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu theo chiều dọc hoặc lồng nhau.

1
Chuẩn hóa L2 so với co rút hiệu ứng ngẫu nhiên
Một tính chất cơ bản của hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên là các ước tính đánh chặn ngẫu nhiên bị "thu hẹp" đối với giá trị trung bình chung của phản ứng như là một hàm của phương sai tương đối của mỗi ước tính. U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯\hat{U}_j = \rho_j \bar{y}_j …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
3
Khả năng Gaussian + mà trước = Gaussian Marginal?
Đưa ra khả năng Gaussian cho một mẫu yyy như với là không gian tham số và , các tham số tùy ý của vectơ trung bình và ma trận hiệp phương sai.p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta) Là nó có thể chỉ định một mật độ trước p(θ)p(θ)p(\theta) và parameterisation của vector …
1
Có phải các hiệu ứng nhóm trong một mô hình hiệu ứng hỗn hợp được cho là đã được chọn từ một phân phối bình thường?
Giả sử chúng tôi quan tâm đến việc điểm thi của học sinh bị ảnh hưởng như thế nào bởi số giờ học của những học sinh đó. Chúng tôi lấy mẫu học sinh từ một số trường khác nhau. Chúng tôi chạy mô hình hiệu ứng hỗn hợp sau: …
1
Ý nghĩa của
Tôi đang đấu tranh để hiểu đầy đủ một số ký hiệu trong một cuốn sách nơi họ sử dụng biểu tượng "chữ thập" - đầu tiên như nơi Z j là ma trận và thứ hai như tôi n ⊗ Φ nơi tôi n và Φ đều ma trận.⨁i …
1
Khi đưa ra suy luận về phương tiện nhóm, các khoảng tin cậy có nhạy cảm với phương sai trong chủ đề trong khi khoảng tin cậy không?
Đây là một câu trả lời cho câu hỏi này: Làm thế nào để so sánh hai nhóm với nhiều phép đo cho mỗi cá nhân với R? Trong các câu trả lời ở đó (nếu tôi hiểu chính xác) tôi đã học được rằng phương sai trong chủ đề …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.