Запитання з тегом «multilevel-analysis»

Ось як я зрозумів вкладені та перехрещені випадкові ефекти: Вкладені випадкові ефекти виникають, коли коефіцієнт нижчого рівня виявляється лише в межах певного рівня фактора верхнього рівня. Наприклад, учні в межах занять у визначений час. В lme4Я думав , що ми представляємо випадкові ефекти для вкладених даних в одному з двох …

88 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

За яких умов хтось повинен розглянути можливість використання багаторівневого / ієрархічного аналізу на відміну від більш базових / традиційних аналізів (наприклад, ANOVA, регресія OLS тощо)? Чи існують ситуації, в яких це можна вважати обов'язковим? Чи існують ситуації, коли використання багаторівневого / ієрархічного аналізу недоцільно? Нарешті, які хороші ресурси для початківців …

36 mixed-model  multilevel-analysis 

Вони, схоже, представляють випадкові змінні вузлами та (в) залежності через (можливо, спрямовані) ребра. Мене особливо цікавить байєсівська точка зору.

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

Чи "глибоке навчання" - це ще один термін для багаторівневого / ієрархічного моделювання? Я набагато більше знайомий з останнім, ніж з першим, але, як я можу сказати, головна відмінність полягає не в їх визначенні, а в тому, як вони використовуються та оцінюються в межах своєї області застосування. Схоже, кількість вузлів …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних 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 …

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 

Я намагаюся зрозуміти, що означає припущення незалежних спостережень . Деякі визначення: "Дві події є незалежними тоді і лише тоді, коли ." ( Словник статистичних термінів )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "виникнення однієї події не змінює ймовірності іншої" ( Вікіпедія ). "вибірка одного спостереження не впливає на вибір другого …

28 probability  sampling  multilevel-analysis  independence  assumptions 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

"Нью-Йорк Таймс" довго коментує систему оцінювання "доданої вартості" вчителів, яка використовується для надання відгуків викладачам міста Нью-Йорк. Lede - це рівняння, яке використовується для обчислення балів - подано без контексту. Здається, риторична стратегія - це залякування математикою: Повний текст статті доступний за адресою: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html Автор, Майкл Вінеріп, стверджує, що значення …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

Фон Однією з найбільш часто використовуваних слабких до зміни дисперсії є зворотна гамма з параметрами (Gelman 2006) .α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Однак цей розподіл має 90% приблизно .[3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf З цього я трактую, що дає низьку ймовірність того, що дисперсія буде дуже …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

З огляду на наступну ієрархічну модель, і, де є нормальним розподілом. Чи є спосіб отримати точний вираз для інформації Фішера граничного розподілу наведеного c . Тобто, яка інформація про Фішера: p (x | c) = \ int p (x | \ mu) p (\ mu | c) d \ mu …

20 multilevel-analysis  information  fisher-information 

Уявіть, що ви повторите експеримент тричі. У кожному експерименті ви збираєте триразові вимірювання. Триплітники, як правило, досить близькі між собою, порівняно з відмінностями трьох експериментальних засобів. Обчислити велику середню досить просто. Але як можна обчислити довірчий інтервал для великого значення? Приклад даних: Експеримент 1: 34, 41, 39 Експеримент 2: 45, …

19 confidence-interval  multilevel-analysis 

Припустимо, у вас є один перетин даних, де люди розташовані в межах груп (наприклад, учні в школах), і ви хочете оцінити модель форми, Y_i = a + B*X_iде Xє вектор індивідуальних характеристик рівня та aконстанта. У цьому випадку припустімо, що незабезпеченість між груповою неоднорідністю зміщує ваші оціночні показники Bта їх …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

Я проглянув кілька книг (Рауденбуш і Брик, Сніджерс і Боскер, Гельман і Хілл та ін.) Та кілька статей (Гельман, Юсько, Примо та Якобсмієр тощо), і я все ще не дуже обертав голову основні відмінності між використанням кластеризованих стандартних помилок віршів багаторівневого моделювання. Я розумію частини, які стосуються дослідницького питання; є …

18 mixed-model  multilevel-analysis  clustered-standard-errors 

Я хочу перевірити багатоступеневу модель шляху (наприклад, A прогнозує B, B прогнозує C, C прогнозує D), де всі мої змінні є індивідуальними спостереженнями, вкладеними в групи. Поки що я робив це через багаторазовий унікальний багаторівневий аналіз у Р. Я вважаю за краще використовувати таку методику, як SEM, яка дозволяє мені …

18 r  multilevel-analysis  sem  path-model