Вопросы с тегом «data-imputation»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91,...

Я очень предпочитаю каретку из-за ее способности к настройке параметров и унифицированного интерфейса, но я заметил, что для этого всегда требуются полные наборы данных (то есть без NA), даже если применяемая «голая» модель допускает NA. Это очень утомительно, так как нужно применять трудоемкие...

Я использовал эту prcomp()функцию для выполнения PCA (анализа главных компонентов) в R. Однако в этой функции есть ошибка, из-за которой na.actionпараметр не работает. Я попросил помощи по stackoverflow ; два пользователя предложили два разных способа работы со NAзначениями. Однако проблема обоих...

Логика множественного вменения (МИ) состоит в том, чтобы вменять пропущенные значения не один раз, а несколько (обычно М = 5) раз, что приводит к М завершенным наборам данных. Затем M завершенных наборов данных анализируются с использованием методов полных данных, на которых M оценок и их...

У меня есть большой набор данных о загрязнении, который регистрируется каждые 10 минут в течение двух лет, однако в этих данных есть ряд пробелов (в том числе некоторые, которые проводятся по несколько недель за раз). Данные кажутся довольно сезонными, и в течение дня наблюдаются большие различия...

Мне нужна небольшая помощь в сборе данных из вопросника. Один из моих коллег применил вопросник, но по неосторожности, вместо того, чтобы использовать оригинальную 5-балльную шкалу Лайкерта (категорически не согласен, чтобы полностью согласиться), он вставил 6-й ответ в шкалу. И, что еще хуже, 6-й...

Практически в любой базе данных, в которой мы хотим делать прогнозы с использованием алгоритмов машинного обучения, найдутся пропущенные значения для некоторых характеристик. Существует несколько подходов к решению этой проблемы, чтобы исключить строки с пропущенными значениями, пока они не...

Я хотел бы получить совет по объединению калибровочных графиков / статистики после многократного вменения. В условиях разработки статистических моделей для прогнозирования будущего события (например, с использованием данных из больничных записей для прогнозирования выживаемости или событий после...

Я ищу пакет вменения KNN. Я искал пакет вменения ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ), но по какой-то причине вменяемая функция KNN (даже если следовать примеру из описания) только кажется вменять нулевые значения (согласно ниже). Я оглядывался по сторонам, но пока...

У меня есть набор данных с предположением, что ближайшие соседи являются лучшими предикторами. Просто прекрасный пример визуализации двухстороннего градиента Предположим, у нас есть случай, когда несколько значений отсутствуют, мы можем легко предсказать на основе соседей и тренда. Соответствующая...

Меня интересует, как фильтры Калмана могут использоваться для расчета отсутствующих значений в данных временных рядов. Это также применимо, если отсутствуют некоторые последовательные моменты времени? Я не могу найти много по этой теме. Любые объяснения, комментарии и ссылки приветствуются и...

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

Недавно я рассмотрел алгоритм XGBoost и заметил, что этот алгоритм может обрабатывать недостающие данные (не требуя вменения) на этапе обучения. Мне было интересно, может ли XGboost обрабатывать недостающие данные (не требуя вменения), когда он используется для прогнозирования новых наблюдений или...

Моя ситуация: небольшой размер выборки: 116 двоичная переменная результата длинный список объясняющих переменных: 44 объясняющие переменные не исходили из головы; их выбор был основан на литературе. В большинстве случаев в выборке и в большинстве переменных отсутствуют значения. Подход к выбору...

Интересно, может ли кто-нибудь дать некоторое представление о том, является ли лучше объяснение почему отсутствующие данные, чем простое построение различных моделей для случаев с отсутствующими данными. Особенно в случае [обобщенных] линейных моделей (возможно, я вижу, что в нелинейных случаях все...

Я хотел бы объединить прогнозируемые и обратные (то есть прогнозируемые прошлые значения) данных временного ряда в один временной ряд, сводя к минимуму среднеквадратичную ошибку прогноза. Скажем, у меня есть временные ряды 2001–2010 годов с разрывом на 2007 год. Я смог прогнозировать 2007 год с...

Рассмотрим следующий код R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Как видите, я обработал данные примерно так c = 2*b = 4*a. Таким...

У меня есть большой опрос, в котором ученикам задали, среди прочего, уровень образования их матери. Некоторые пропустили это, а некоторые ответили неправильно. Я знаю это, потому что там была проведена беседа с подвыборкой из первых респондентов матери, которые задали тот же вопрос. (Я уверен, что...

Я пытаюсь решить проблему, связанную с вменением недостающих данных из исследования данных панели (не уверен, правильно ли я использую «исследование данных панели» - как я узнал это сегодня.) У меня есть данные общего количества смертей за 2003 год до 2009 года, все месяцы, мужчины и женщины, для 8...