Запитання з тегом «missing-data»

У мене є таблиця даних T1, яка містить майже тисячу змінних (V1) і близько 200 мільйонів точок даних. Дані рідкі, і більшість записів - NA. У кожній точці даних є унікальний пара ідентифікатора та дати, який можна відрізняти від іншого. У мене є ще одна таблиця T2, яка містить окремий …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

У мене є набір даних про випробування на сільському господарстві. Моя змінна відповідь - це коефіцієнт відповіді: log (обробка / контроль). Мене цікавить, що опосередковує різницю, тому я виконую метарегресії RE (не зважені, тому що видається досить зрозумілим, що розмір ефекту не співвідноситься з відхиленням оцінок). Кожне дослідження повідомляє про …

19 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Контекст : Ієрархічна регресія з деякими відсутніми даними. Питання : Як я можу використовувати оцінку максимальної ймовірності повної інформації (FIML) для адреси відсутніх даних у R? Чи є пакет, який ви б рекомендували, і які типові кроки? Інтернет-ресурси та приклади також були б дуже корисними. PS : Я соціальний вчений, …

19 r  maximum-likelihood  missing-data 

Базові дані : У мене є близько 1000 осіб, позначених оцінками: '1,' [добре] '2,' [середній] або '3' [погано] - це значення, які я намагаюся передбачити для людей у ​​майбутньому . На додаток до цього, у мене є деяка демографічна інформація: стать (категоричний: M / F), вік (числовий: 17-80) та расовий …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

Було обстежено випадкову вибірку популяції. Їх запитали, чи їдять вони вегетаріанську дієту. Якщо вони відповіли "так", їх також попросили вказати, як довго вони їдять вегетаріанську дієту без перешкод. Я хочу використовувати ці дані для обчислення середньої тривалості прихильності до вегетаріанства. Іншими словами, коли хтось стає вегетаріанцем, я хочу знати, що …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

У мене є великий набір даних про забруднення, які реєструються кожні 10 хвилин протягом двох років, однак у даних є ряд прогалин (включаючи деякі, які тривають протягом декількох тижнів). Дані, здається, є досить сезонними, і існує велика різниця протягом дня порівняно з ніччю, коли значення не мають великої різниці, а …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

Мене вражає forecastпакет R , а також, наприклад, zooпакет для нерегулярних часових рядів та інтерполяції відсутніх значень. Мій додаток знаходиться в області прогнозування трафіку кол-центру, тому дані про вихідні (майже) завжди відсутні, що може бути чудово оброблено zoo. Також деякі дискретні точки можуть бути відсутніми, я просто використовую R NAдля …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я знаю, що це може бути трохи моторошно, статистично, але це моя проблема. У мене дуже багато даних про діапазон, тобто мінімальний, максимальний і розмір вибірки змінної. Для деяких із цих даних я також маю на увазі, але не багато. Я хочу порівняти ці діапазони один з одним, щоб кількісно …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Здається, не існує стандартного способу поводження з відсутніми даними в контексті експоненціального згладжування сімейства моделей. Зокрема, реалізація R, що називається ets в пакеті прогнозу, здається, просто займає найдовшу послідовність без пропущених даних, а книга "Прогнозування з експоненціальним згладжуванням" Hyndman et al. схоже, зовсім не говорить про відсутні дані. Я хотів …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Які існують деякі підходи до класифікації даних із змінною кількістю функцій? Як приклад, розглянемо проблему, коли кожна точка даних є вектором x і y точок, а у нас немає однакової кількості точок для кожного екземпляра. Чи можемо ми розглядати кожну пару точок x і y як особливість? Або ми повинні …

14 machine-learning  missing-data 

Мені це було пояснено кілька разів. Вони продовжують готувати мій мозок. Відсутня не випадкова, має сенс бути, а відсутність повністю у випадковому випадку має сенс ... це відсутність у випадковій не стільки. Що породжує дані, які були б MAR, але не MCAR?

13 missing-data 

Я хотів би використовувати імпутацію для заміни відсутніх значень у моєму наборі даних за певних обмежень. Наприклад, я хотів би, щоб імпульована змінна x1була більшою або дорівнює сумі двох інших моїх змінних, скажімо, x2і x3. Я також хочу, x3щоб мене вводили будь-який 0або, >= 14і я хочу, x2щоб він був …

13 r  spss  missing-data  multiple-imputation 

Я читаю багатоваріантну побудову моделей: прагматичний підхід до регресійного аналізу на основі дробових поліномів моделювання безперервних змінних Патріка Ройстона та Віллі Зауербрей. Поки що я вражений, і цікавий підхід я раніше не розглядав. Але автори не мають справу з відсутніми даними. Дійсно, на с. 17 вони кажуть, що відсутні дані …

12 regression  missing-data  fractional-polynomial