Запитання з тегом «survey»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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 щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Мені хотілося б знати, чим відрізняється обробка ваг між svyglmіglm Я використовую twangпакет в R, щоб створити показники схильності, які потім використовуються як ваги, наступним чином (цей код походить з twangдокументації): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + married …

18 r  survey 

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 

Я подав опитування на зразок художників. Одним із запитань було вказати відсоток доходу, отриманий завдяки: мистецькій діяльності, державній підтримці, приватній пенсії, діяльності, не пов'язаній із мистецтвом. Близько 65% людей відповіли таким чином, що сума відсотка становить 100. Інші не відповідають: наприклад, є такі, хто відповідає, що 70% доходу, отриманого його …

13 survey  bias 

В даний час мій роботодавець проводить опитування компанії про ставлення до офісу, тобто про почуття. У минулому вони відкрили опитування для всіх напрямків бізнесу (припустимо, 10 дуже різних відділів) та всіх працівників у них (Припустимо, загалом 1000 працівників у всій компанії) Кількість працівників у кожному відділі не однакова і одна …

13 survey  survey-sampling 

При вивченні курсу вибірки я зустрічаю наступні два твердження: 1) Помилка вибірки призводить до більшої мінливості, помилки без вибірки призводять до зміщення. 2) Через помилку без вибірки зразок часто є більш точним, ніж ЦЕНЗАЛ. Я не знаю, як зрозуміти ці два твердження. Яка основна логіка отримання цих двох тверджень?

13 estimation  sampling  survey  bias 

Я розробляю анкету. Для підвищення його надійності та обґрунтованості я хочу використовувати статистичні методи. Я хочу усунути питання, відповіді яких завжди однакові. Це означає, що майже всі учасники дали однакові відповіді на ці питання. Тепер мої запитання: Який технічний термін для таких марних питань, відповіді яких завжди однакові, незалежно від …

12 survey  reliability  psychometrics  validity 

Я розробляю анкету для моєї дисертації. Я в процесі перевірки анкети я застосував альфа-тест Кронбаха до початкової групи вибірки. Відповіді на анкету - за шкалою Лікерта; чи може хтось запропонувати будь-які подальші тести, які допоможуть перевірити його достовірність. Я не є експертом зі статистики, тому будь-яка допомога буде вдячна. Я …

12 survey  scales  psychometrics  scale-construction 

Я намагаюся зробити вибір моделей на деяких прогнозованих кандидатах, використовуючи LASSO з постійним результатом. Мета полягає у виборі оптимальної моделі з найкращою продуктивністю прогнозування, що зазвичай може бути виконано перехресним перевіркою K-кратного результату після отримання шляху рішення параметрів настройки від LASSO. Проблема тут полягає в тому, що дані походять із …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

Мені потрібно представити інформацію про основні прогнози голосів кандидата, використовуючи дані опитування громадської думки. Я здійснив логістичну регресію, використовуючи всі змінні, які мене цікавлять, але я не можу знайти хороший спосіб представити цю інформацію. Мій клієнт дбає не лише про розмір ефекту, а про взаємодію між величиною ефекту та чисельністю …

11 logistic  data-visualization  survey 

Може хтось скаже мені різницю між похибками та довірчими інтервалами? В Інтернеті я бачу, як ці два значення вживаються взаємозамінно. Чи правильно сказати: "Інтервали довіри відображаються у формі 1,96 і відображаються на графіках у вигляді меж помилок"?

11 confidence-interval  survey  polling 

Це лише для мого старшого шкільного проекту, тому він не повинен бути ідеальним. Я роблю проект із глобального потепління, і хочу оглянути людей на їх думку. Я знаю, що якщо я буду використовувати зразок зручності своїх однокласників, у мене буде багато упереджень. Мені було цікаво, чи є в Інтернеті сайт, …

11 survey  internet