Вопросы с тегом «multiple-imputation»

Множественное вменение относится к набору процедур стохастического вменения, направленных на сохранение многомерных характеристик данных.

29
R: Случайный лес, выбрасывающий NaN / Inf в ошибке «вызова сторонней функции», несмотря на отсутствие NaN в наборе данных [закрыто]

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
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
21
Многократное вменение и выбор модели

Многократное вменение довольно просто, если у вас есть априори линейная модель, которую вы хотите оценить. Тем не менее, вещи кажутся немного сложнее, когда вы на самом деле хотите сделать выбор модели (например, найти «лучший» набор переменных-предикторов из большего набора переменных-кандидатов -...

multiple-regression multiple-imputation
18
Множественное вложение для исходных переменных

У меня есть набор данных по сельскохозяйственным испытаниям. Моя переменная ответа - это соотношение ответов: log (лечение / контроль). Меня интересует, что опосредует разницу, поэтому я использую мета-регрессии RE (невзвешенные, потому что кажется довольно ясным, что величина эффекта не связана с...

missing-data meta-analysis multiple-imputation meta-regression
18
Вменение до или после разделения на поезд и тест?

У меня есть набор данных с N ~ 5000 и около 1/2 отсутствует по крайней мере по одной важной переменной. Основным аналитическим методом будет пропорциональный риск Кокса. Я планирую использовать множественное вменение. Я также буду разделяться на поезд и тестовый набор. Должен ли я разделять данные...

cross-validation survival multiple-imputation train
15
Объединение калибровочных участков после многократного вменения

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...

data-visualization data-imputation multiple-imputation pooling calibration
13
Множественное вменение для пропущенных значений

Я хотел бы использовать вменение для замены отсутствующих значений в моем наборе данных при определенных ограничениях. Например, я бы хотел, чтобы вмененная переменная x1была больше или равна сумме двух других моих переменных, скажем, x2и x3. Я также хочу x3быть вмененным либо 0или, >= 14и я...

r spss missing-data multiple-imputation
13
используя информацию о соседях при вменении данных или находке вне данных (в R)

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...

r prediction outliers data-imputation multiple-imputation
12
Как я могу объединить загруженные p-значения через множественные вмененные наборы данных?

Я обеспокоен проблемой, состоящей в том, что я хотел бы запустить p-значение для оценки из данных с множественным вменением (MI), но мне неясно, как объединить p-значения в наборах MI.θθ\theta Для наборов данных MI стандартный подход для получения полной дисперсии оценок использует правила Рубина....

confidence-interval variance p-value bootstrap multiple-imputation
12
Как выполнить вменение значений в очень большом количестве точек данных?

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,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
11
Как получить объединенные p-значения в тестах, выполненных в нескольких вмененных наборах данных?

Используя Amelia в R, я получил несколько вмененных наборов данных. После этого я выполнил повторный тест в SPSS. Теперь я хочу объединить результаты испытаний. Я знаю, что могу использовать правила Рубина (реализованные через любой пакет множественного вменения в R) для объединения средств и...

r spss p-value multiple-imputation pooling
10
В продольном исследовании я должен вменять результат Y, измеренный во время 2, для людей, которые были потеряны для наблюдения?

Я повторил измерения в 2 раза в выборке людей. В момент 1 - 18 тысяч человек, а в момент 2 - 13 тысяч человек (5000 потерянных для последующего наблюдения). Я хочу регрессировать результат Y, измеренный в момент времени 2 (и результат не может быть измерен в момент времени 1) на множестве...

panel-data multiple-imputation
9
Множественная регрессия с отсутствующей переменной-предиктором

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, х2, ⋯ , хn -...

regression multiple-regression missing-data multicollinearity multiple-imputation
9
Как улучшить время выполнения для импутации данных R MICE

Мой вопрос вкратце: есть ли способы улучшить время работы R MICE (вменение данных)? Я работаю с набором данных (30 переменных, 1,3 миллиона строк), который содержит (совершенно случайно) недостающие данные. Около 8% наблюдений примерно в 15 из 30 переменных содержат НК. Чтобы вложить недостающие...

r multiple-imputation mice