censoring पर टैग किए गए जवाब

सेंसरिंग की प्रक्रिया डेटा w / केवल आंशिक जानकारी देती है। अस्तित्व विश्लेषण में सेंसरिंग का सबसे आम उदाहरण * सही सेंसरिंग * है, जहां घटना होने तक का समय केवल कुछ अवधि से अधिक समय तक जाना जाता है क्योंकि अध्ययन समाप्त होने पर घटना नहीं हुई थी।

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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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क्या हमें "अफ़सोस" की समस्या है?
मुझे पता है, यह लग सकता है जैसे यह ऑफ-टॉपिक है, लेकिन मुझे सुनें। स्टैक ओवरफ्लो में और यहां हमें पदों पर वोट मिलते हैं, यह सब एक सारणीबद्ध रूप में संग्रहीत होता है। उदाहरण के लिए: आईडी आईडी मतदाता आईडी वोट प्रकार डेटाइम ------- -------- --------- -------- 10 1 …

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मैन्युअल रूप से एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन 95% आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने और आर में कॉन्फिन () फ़ंक्शन का उपयोग करने के बीच अंतर क्यों है?
प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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सेंसर और ट्रंकेशन के बीच अंतर क्या है?
लाइफटाइम डेटा के लिए सांख्यिकीय मॉडल और तरीके पुस्तक में , यह लिखा है: सेंसर करना: जब किसी यादृच्छिक कारण के कारण अवलोकन अधूरा होता है। Truncation: जब अवलोकन की अधूरी प्रकृति अध्ययन डिजाइन के लिए अंतर्निहित एक व्यवस्थित चयन प्रक्रिया के कारण होती है। ट्रंकेशन की परिभाषा में "अध्ययन …

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इस विषम-आकार के वितरण को कैसे मॉडल करें (लगभग एक रिवर्स-जे)
नीचे दिखाया गया मेरा आश्रित चर किसी भी स्टॉक वितरण के लायक नहीं है जिसे मैं जानता हूं। रैखिक प्रतिगमन कुछ गैर-सामान्य, दाएं-तिरछी अवशिष्ट का उत्पादन करता है जो कि एक विषम तरीके (2 भूखंड) में अनुमानित वाई से संबंधित है। परिवर्तनों के लिए कोई सुझाव या अन्य तरीके सबसे …

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बहुसंकेतन डेटा के लिए सहसंयोजक मैट्रिक्स का निष्पक्ष अनुमान
पर्यावरण के नमूनों का रासायनिक विश्लेषण अक्सर रिपोर्टिंग सीमाओं या विभिन्न पहचान / मात्रात्मक सीमाओं पर नीचे सेंसर किया जाता है। उत्तरार्द्ध अलग-अलग हो सकता है, आमतौर पर अन्य चर के मूल्यों के अनुपात में। उदाहरण के लिए, एक यौगिक की उच्च सांद्रता वाले एक नमूने को विश्लेषण के लिए …

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धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?
परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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"लक्षित अधिकतम संभावना उम्मीद" क्या है?
मैं मार्क वैन डेर लान के कुछ पत्रों को समझने की कोशिश कर रहा हूं। वह बर्कले में एक सैद्धांतिक सांख्यिकीविद् है जो मशीन सीखने के साथ समस्याओं पर काम करता है। मेरे लिए एक समस्या (गहरी गणित के अलावा) यह है कि वह अक्सर पूरी तरह से अलग शब्दावली …

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सेंसर किए गए डेटा वास्तव में क्या हैं?
मैंने सेंसर डेटा के विभिन्न विवरण पढ़े हैं: ए) जैसा कि इस थ्रेड में बताया गया है , एक निश्चित सीमा से नीचे या उससे ऊपर के बिना अयोग्य डेटा को सेंसर किया गया है। अयोग्य का मतलब है कि डेटा एक निश्चित सीमा से ऊपर या नीचे है, लेकिन …

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उत्तरजीविता विश्लेषण में सेंसरिंग के बारे में आम आदमी की व्याख्या
मैंने इस बारे में पढ़ा है कि सेंसरिंग क्या है और इसे उत्तरजीविता के विश्लेषण में कैसे शामिल किया जाना चाहिए, लेकिन मैं इसके बारे में कम गणितीय परिभाषा और अधिक सहज परिभाषा (चित्र बहुत अच्छा होगा!) सुनना चाहूंगा। क्या कोई मुझे 1) सेंसरिंग और 2 के स्पष्टीकरण के साथ …

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जब निर्भर चर "कट-ऑफ" होता है तो मॉडलिंग करना
अग्रिम में माफी यदि कोई शब्दावली मैं उपयोग करता है गलत है। मैं किसी भी सुधार का स्वागत करता हूँ। यदि मैं "कट-ऑफ" के रूप में जो वर्णन करता हूं वह एक अलग नाम से जाता है, तो मुझे बताएं और मैं प्रश्न को अपडेट कर सकता हूं। जिस स्थिति …

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आयु समूहों द्वारा ग्रैंडमास्टर शीर्षक योग्यता के लिए औसत आयु में पूर्वाग्रह?
यह कुछ समय के लिए जाना जाता है कि सबसे कम उम्र जिस पर शतरंज खिलाड़ी ग्रैंडमास्टर खिताब के लिए अर्हता प्राप्त करने में कामयाब रहे, 1950 के दशक से काफी कम हो गया है, और वर्तमान में लगभग 30 खिलाड़ी हैं जो अपने 15 वें जन्मदिन से पहले ग्रैंडमास्टर …

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बाएं-सेंसर डेटा पर मानक मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करना
मैं एक पूर्वानुमान एप्लिकेशन विकसित कर रहा हूं जिसका उद्देश्य वितरकों के अपने ग्राहक नेटवर्क से अपने उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान करने के लिए एक आयातक की अनुमति देना है। बिक्री के आंकड़े मांग के लिए एक बहुत अच्छा प्रॉक्सी हैं, इसलिए जब तक मांग को भरने के लिए …

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JAGS में सेंसरिंग / ट्रंकेशन
मैं एक सवाल है कि JAGS में सेंसरिंग समस्या को कैसे ठीक किया जाए। मैं सामान्य रूप से एक बीवरिएट मिश्रण का निरीक्षण करता हूं जहां एक्स मान माप त्रुटि है। मैं सेंसर किए गए मूल्यों के वास्तविक अंतर्निहित 'साधनों' को मॉडल करना चाहूंगा। ⌈ xटी आर यू ई+ Ε …

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0-सेंसर्ड मल्टीवेरेट सामान्य के माध्य और विचरण क्या हैं?
चलो Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma) में हो RdRd\mathbb R^d। माध्य और सहसंयोजक मैट्रिक्स क्या हैंZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) (अधिकतम गणना तत्व के साथ)? यह उदाहरण के लिए आता है, क्योंकि अगर हम एक गहरे नेटवर्क के अंदर ReLU सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, और CLT के माध्यम से …

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