Вопросы с тегом «cross-section»

29
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,...

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
11
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...

references panel-data inference causality cross-section
9
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...

regression correlation mean predictor cross-section