Вопросы с тегом «weighted-data»

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 

Для невзвешенной дисперсии существует дисперсия выборки с поправкой на смещение, когда среднее значение было оценено по тем же данным: Var(X):=1Вар ( Х) : = 1NΣя( хя- μ )2Var(Икс)знак равно1NΣя(Икся-μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Вар ( Х) : = 1n - 1Σя( хя- E[ X] )2Var(Икс)знак равно1N-1Σя(Икся-Е[Икс])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Я смотрю на средневзвешенную и …

22 variance  unbiased-estimator  weighted-mean  weighted-data  bias-correction 

Я хочу смоделировать логистическую регрессию с несбалансированными данными (9: 1). Я хотел попробовать опцию весов в glmфункции в R, но я не уверен на 100%, что она делает. Допустим , моя переменная выход c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). Теперь я хочу дать «1» в 10 раз больше веса. поэтому я даю весовой аргумент weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

После некоторого поиска я обнаружил, что очень мало учитываю веса наблюдений / погрешности измерений в анализе основных компонентов. То, что я нахожу, имеет тенденцию полагаться на итеративные подходы для включения весов (например, здесь ). Мой вопрос: зачем нужен этот подход? Почему мы не можем использовать собственные векторы взвешенной ковариационной матрицы?

17 pca  measurement-error  weighted-data 

Беспристрастная взвешенная дисперсия уже рассматривалась здесь и в других местах, но, похоже, все еще существует удивительная путаница. Похоже, что существует консенсус в отношении формулы, представленной в первой ссылке, а также в статье Википедии . Это также выглядит как формула, используемая R, Mathematica и GSL (но не MATLAB). Тем не менее, …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

У меня есть некоторые интересные данные о самых популярных музыкальных артистах, разделенных по местоположению на 200 избирательных округов. Я хочу посмотреть, возможно ли опросить человека по его или ее музыкальным предпочтениям и определить, «слушает ли он как демократ» или «слушает ли как республиканец». (Естественно, это легкомысленный, но в данных есть …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

Может кто-нибудь сказать мне, почему я получаю разные результаты от Rвзвешенных наименьших квадратов и ручного решения с помощью матричной операции ? В частности, я пытаюсь вручную решить , где - диагональная матрица весов, - матрица данных, - ответ вектор. W A bWAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WAA\mathbf …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data