Запитання з тегом «multilevel-analysis»

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 

Питання CV Я намагаюся дати (a) детальне та стисле математичне зображення моделей змішаних ефектів. Я використовую lme4пакет у Р. Яке правильне математичне подання для моєї моделі? Дані, наукове запитання та код R Мій набір даних складається з видів у різних регіонах. Я перевіряю, чи змінюється розповсюдженість видів у часі, що …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Рецензент нас попросив надати p-значення, щоб краще зрозуміти оцінки моделі в нашій байєсівській багаторівневій моделі. Модель є типовою моделлю множинних спостережень на кожного учасника експерименту. Ми оцінили модель зі Стен, тому можемо легко обчислити додаткову задню статистику. Наразі ми повідомляємо (візуально та в таблицях) про середню оцінку та кванти 0,025 …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

У панельному аналізі даних я використовував багаторівневі моделі з випадковими / змішаними ефектами для вирішення питань автоматичної кореляції (тобто спостереження кластеруються в межах індивідів у часі) з іншими параметрами, що додаються для коригування для певного уточнення часу та шокових інтересів. . ARMA / ARIMA, здається, розроблені для вирішення подібних проблем. …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Я зовсім новачок у машинному навчанні, CART-техніці тощо, і я сподіваюся, що моя наївність не надто очевидна. Як Random Forest обробляє багаторівневі / ієрархічні структури даних (наприклад, коли взаємозв'язок на рівні рівнів представляє інтерес)? Тобто набори даних з одиницями аналізу на декількох ієрархічних рівнях ( наприклад , учні вкладені в …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Зараз я читаю чудову книгу Крушке "Проведення байєсівського аналізу даних". Однак глава про ієрархічну логістичну регресію (глава 20) дещо заплутаний. На рисунку 20.2 описана ієрархічна логістична регресія, де параметр Бернуллі визначений як лінійна функція на коефіцієнти, перетворені через сигмоподібну функцію. Це, мабуть, є ієрархічною логістичною регресією у більшості прикладів, які …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Я намагаюся підігнати ієрархічну модель за допомогою джегів та пакету rjags. Моя змінна результат - y, яка є послідовністю випробувань Бернуллі. У мене є 38 людських предметів, які виступають у двох категоріях: P і M. На основі мого аналізу кожен оратор має ймовірність успіху в категорії P та ймовірність успіху …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

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 

Вибачте, будь ласка, мою розсилку статистичного лінгва :) Я знайшов тут декілька питань, які стосуються реклами та ціни на кліки. Але жодна з них мені не дуже допомогла в розумінні моєї ієрархічної ситуації. Існує пов'язане питання Чи є ці еквівалентні уявлення тієї ж ієрархічної байєсівської моделі? , але я не …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

Нещодавно я пройшов вступний курс з багаторівневого моделювання. Більшість використовуваних нами наборів даних та прикладів були з соціальних наук. Щойно я пройшов 2-тижневе стажування у відділі біостатики, де вони хочуть, щоб я розпочав проект щодо зміни на стаціонарі рівня пацієнтів на екстрений стан, який має високий рівень смертності, як між …

12 r  stata  multilevel-analysis  epidemiology 

Отже, у мене є матриця розміром приблизно 60 х 1000. Я розглядаю її як 60 об'єктів з 1000 особливостями; 60 об’єктів об’єднані в 3 класи (a, b, c). 20 предметів у кожному класі, і ми знаємо справжню класифікацію. Мені хотілося б вивчити під контролем цей набір з 60 прикладів навчання, …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Мені часто люди говорять про запозичення інформації або обмін інформацією в ієрархічних моделях Баєса. Я, здається, не можу отримати прямої відповіді про те, що це насправді означає, і якщо воно є унікальним для баєсових ієрархічних моделей. Я якось здобув ідею: деякі рівні у вашій ієрархії мають спільний параметр. Я поняття …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

Як можна отримати стандартизовані (фіксований ефект) ваги регресії з багаторівневої регресії? І, як "надбудова": Який найпростіший спосіб отримати ці стандартизовані ваги з mer-об'єкта (від lmerфункції lme4пакета в R)?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Що таке ієрархічні пріори? Чим вони відрізняються від загальної концепції пріорів?

11 bayesian  multilevel-analysis 

Я будую досить складну ієрархічну байєсівську модель для мета-аналізу з використанням R та JAGS. Дещо спрощуючи, два ключових рівні моделі мають де - це е спостереження кінцева точка (в даному випадку ГМ проти врожайності генетично модифікованих культур) у дослідженні , - ефект для дослідження , s - ефекти для різних …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags