Вопросы с тегом «multilevel-analysis»

Статистический анализ наборов данных, включающих несколько уровней иерархии (например, учащиеся, вложенные в классы, вложенные в школы, или иерархическое прогнозирование). Для вопросов о смешанных моделях используйте тег [mixed-model]. Для вложенных случайных эффектов используйте [nested-data].

1
Скрещенные и вложенные случайные эффекты: чем они отличаются и как они правильно указаны в lme4?
Вот как я понял вложенные и скрещенные случайные эффекты: Вложенные случайные эффекты возникают, когда фактор более низкого уровня появляется только в пределах определенного уровня фактора более высокого уровня. Например, ученики в классах в определенный момент времени. В lme4Я думал , что мы представляем случайные эффекты для вложенных данных в одном …

8
Генерация случайной величины с определенной корреляцией с существующей переменной
Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако невозможно зафиксировать одну из результирующих переменных в существующей переменной. Любые идеи и ссылки на существующие функции …

8
При каких условиях следует использовать многоуровневый / иерархический анализ?
При каких условиях следует рассмотреть возможность использования многоуровневого / иерархического анализа в отличие от более базового / традиционного анализа (например, ANOVA, регрессия OLS и т. Д.)? Есть ли ситуации, в которых это можно считать обязательным? Существуют ли ситуации, в которых использование многоуровневого / иерархического анализа нецелесообразно? И, наконец, какие есть …

3
Какова связь между иерархическими моделями, нейронными сетями, графическими моделями, байесовскими сетями?
Кажется, что все они представляют случайные величины узлами и (в) зависимости через (возможно, направленные) ребра. Мне особенно интересна точка зрения Байеса.

2
В чем разница между «глубоким обучением» и многоуровневым / иерархическим моделированием?
Является ли «глубокое обучение» просто еще одним термином для многоуровневого / иерархического моделирования? Я гораздо больше знаком с последним, чем с первым, но, насколько я могу судить, основное отличие заключается не в их определении, а в том, как они используются и оцениваются в пределах своей прикладной области. Похоже, что число …

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 

3
Что означает «независимые наблюдения»?
Я пытаюсь понять, что означает предположение о независимых наблюдениях . Некоторые определения: «Два события независимы тогда и только тогда, когда ». ( Словарь статистических терминов )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) «возникновение одного события не меняет вероятность другого» ( Википедия ). «выборка одного наблюдения не влияет на выбор второго …

1
Могут ли степени свободы быть нецелым числом?
Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым 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 …
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 

3
Уравнения в новостях: перевод многоуровневой модели для широкой аудитории
В «Нью-Йорк Таймс» содержится длинный комментарий о «добавленной стоимости» системы оценки учителей, используемой для обратной связи с педагогами Нью-Йорка. Леде - это уравнение, используемое для расчета баллов - представленное без контекста. Риторическая стратегия выглядит запугиванием с помощью математики: Полный текст статьи доступен по адресу: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html. Автор, Майкл Винерип, утверждает, что …

2
Почему
Фон Одним из наиболее часто используемых слабых предшествующих отклонений является обратная гамма с параметрами (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001αзнак равно0,001,βзнак равно0,001\alpha =0.001, \beta=0.001 Однако это распределение имеет 90% CI приблизительно .[ 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 Исходя …

2
Информация Фишера в иерархической модели
Учитывая такую иерархическую модель, и, М ~ L р л с е ( 0 , с ) , где N ( ⋅ , ⋅ ) является нормальным распределением. Есть ли способ получить точное выражение для информации Фишера о предельном распределении X с учетом с . То есть, что такое информация …

4
Как рассчитать доверительный интервал среднего значения?
Представьте, что вы повторяете эксперимент три раза. В каждом эксперименте вы собираете три измерения. Трипликаты имеют тенденцию быть довольно близко друг к другу, по сравнению с различиями между тремя экспериментальными средствами. Вычислить великое среднее довольно легко. Но как можно вычислить доверительный интервал для среднего значения? Образец данных: Эксперимент 1: 34, …

3
Когда использовать фиксированные эффекты и кластерные SE?
Предположим, у вас есть единое сечение данных, где отдельные лица находятся в группах (например, учащиеся в школах), и вы хотите оценить модель формы, в Y_i = a + B*X_iкоторой Xесть вектор характеристик индивидуального уровня и aконстанта. В этом случае предположим, что ненаблюдаемая неоднородность между группами смещает ваши точечные оценки Bи …

1
Кластерные стандартные ошибки против многоуровневого моделирования?
Я пролистал несколько книг (Raudenbush & Bryk, Snijders & Bosker, Gelman & Hill и т. Д.) И несколько статей (Gelman, Jusko, Primo & Jacobsmeier и т. Д.), И я до сих пор не успокоился основные различия между использованием кластерных стандартных ошибок стихов многоуровневого моделирования. Я понимаю те части, которые связаны …

5
R пакет для моделирования многоуровневых структурных уравнений?
Я хочу протестировать многоступенчатую модель пути (например, A прогнозирует B, B прогнозирует C, C прогнозирует D), где все мои переменные представляют собой отдельные наблюдения, вложенные в группы. До сих пор я делал это с помощью множественного уникального многоуровневого анализа в R. Я бы предпочел использовать методику, такую ​​как SEM, которая …

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.