Вопросы с тегом «missing-data»

Я хочу определить, какой из двух наборов данных (B1, B2) лучше соотносит (Pearsons r) с другим набором (A). Во всех наборах данных отсутствуют данные. Как я могу определить, существенно ли отличается результирующая корреляция или нет? Например, значения 8426 присутствуют как в A, так и в B1, r = 0,74. 8798 …

9 hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  missing-data 

Я работаю над метаанализом случайных эффектов, охватывающим ряд исследований, в которых не сообщается о стандартных отклонениях; все исследования указывают размер выборки. Я не верю, что можно приблизить или приписать отсутствующие данные SD. Как метаанализ, который использует сырые (нестандартные) средние различия как величину эффекта, должен быть взвешен, когда стандартные отклонения доступны …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Я пытаюсь понять, как мне лучше всего смоделировать переменную, где со временем я получаю все более детальные предсказатели. Например, рассмотрим моделирование ставок восстановления по просроченным кредитам. Предположим, у нас есть набор данных с данными за 20 лет, и за первые 15 из этих лет мы знаем только, был ли заем …

9 regression  missing-data 

У меня есть прекрасная randomForestклассификационная модель, которую я хотел бы использовать в приложении, которое предсказывает класс нового случая. В новом случае неизбежно отсутствуют значения. Прогноз не будет работать как таковой для АН. Как мне тогда это сделать? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Предположим, нам дан набор данных в форме и . Нам дана задача прогнозирования на основе значений . Мы оцениваем две регрессии, где: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y( у, х1, х2, ⋯ , хN)(Y,Икс1,Икс2,⋯,ИксN)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( у, х1, …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

У меня есть временной ряд измерений (высота-одномерный ряд). В период наблюдения процесс измерения замедлился на несколько моментов времени. Таким образом, полученные данные представляют собой вектор с NaN, где в данных были пробелы. Используя MATLAB, это вызывает у меня проблему при вычислении автокорреляции ( autocorr) и применении нейронных сетей ( nnstart). …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Я моделирую прогнозирование диабета с помощью логистической регрессии. Используемый набор данных представляет собой систему наблюдения за поведенческим фактором риска (BRFSS) Центра контроля заболеваний (CDC). Одной из независимых переменных является высокое кровяное давление. Он категорически со следующими уровнями: «Да», «Нет», «Не знаю / Отказался». Должен ли я удалить эти строки с …

9 logistic  missing-data 

В проблеме, над которой я работаю, у меня есть две случайные переменные, X и Y. Мне нужно выяснить, насколько тесно коррелированы две из них, но они имеют разные измерения. Ранг пространства строк X равен 4350, а ранг пространства строк Y существенно больше, в десятки тысяч. И X, и Y имеют …

9 time-series  correlation  missing-data  finance 

Проще говоря, у меня есть около миллиона записей, которые записывают время входа и выхода людей в системе, охватывающей около десяти лет. У каждой записи есть время входа, но не у каждой записи есть время выхода. Среднее время в системе составляет ~ 1 год. Отсутствующие времена выхода происходят по двум причинам: …

9 survival  missing-data