Вопросы с тегом «cross-section»

5
Как работать с иерархическими / вложенными данными в машинном обучении
Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так 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 …
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 


2
Почему использование данных поперечного сечения для вывода / прогнозирования продольных изменений - это плохо?
Я ищу бумагу, которая, я надеюсь, существует, но не знаю, есть ли она. Это может быть набор тематических исследований и / или аргумент из теории вероятностей о том, почему использование данных поперечного сечения для выведения / прогнозирования продольных изменений может быть плохой вещью (т.е. это не обязательно так, но может …

2
Разрешено ли использовать средние значения для набора данных для улучшения корреляции?
У меня есть набор данных с зависимой и независимой переменной. Оба не временные ряды. У меня 120 наблюдений. Коэффициент корреляции составляет 0,43. После этого расчета я добавил столбец для обеих переменных со средним значением для каждых 12 наблюдений, в результате чего появилось 2 новых столбца с 108 наблюдениями (парами). Коэффициент …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.