missing-data पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 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 

मैं कुछ लापता टिप्पणियों के साथ जलवायु डेटा की समय श्रृंखला में विषम मूल्यों का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं। वेब पर खोज करने पर मुझे कई उपलब्ध दृष्टिकोण मिले। उनमें से, स्टाल अपघटन प्रवृत्ति और मौसमी घटकों को हटाने और शेष का अध्ययन करने के अर्थ में …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

मेरे डेटा में एक चर है लापता डेटा का 80% है। गैर-मौजूद होने के कारण डेटा गायब है (यानी कंपनी पर कितना बैंक ऋण है)। मुझे एक लेख आया जिसमें कहा गया था कि डमी वेरिएबल एडजस्टमेंट मेथड इस समस्या का हल है। मतलब है कि मुझे इस निरंतर चर …

12 missing-data 

मेरा प्रश्न क्लासिफायर / मॉडल प्रशिक्षण / फिटिंग के दौरान अपूर्ण डेटा से निपटने के लिए तकनीकों के लिए निर्देशित है । उदाहरण के लिए, डेटासेट w / कुछ सौ पंक्तियों में, प्रत्येक पंक्ति में पाँच आयाम और अंतिम आइटम के रूप में एक वर्ग लेबल है, अधिकांश डेटा बिंदु …

12 missing-data 

मेरे पास 2500 चरों और 142 प्रेक्षणों जैसे विशाल डेटा सेट हैं। मैं चर एक्स और बाकी चर के बीच एक सहसंबंध चलाना चाहता हूं। लेकिन कई स्तंभों के लिए, प्रविष्टियाँ गायब हैं। मैंने "जोड़ी-पूर्ण" तर्क ( use=pairwise.complete.obs) का उपयोग करके आर में ऐसा करने की कोशिश की और इसने …

12 r  correlation  missing-data  correlation-matrix 

हाल ही में मैंने XGBoost एल्गोरिदम की समीक्षा की है और मैंने देखा है कि यह एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण चरण में लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है। मैं सोच रहा था कि क्या XGboost लापता डेटा (बिना आवेग के) को संभाल सकता है जब इसका उपयोग नई टिप्पणियों …

12 machine-learning  missing-data  data-imputation  xgboost 

मैं GWAS में lasso प्रतिगमन के लिए "glmnet" का उपयोग कर रहा हूं। कुछ वेरिएंट और व्यक्तियों के लापता मान हैं और ऐसा लगता है कि ग्लमैनेट लापता मानों को संभाल नहीं सकता है। क्या इसका कोई समाधान है? या क्या कोई अन्य पैकेज है जो लैस्सो प्रतिगमन में लापता …

12 missing-data  lasso  glmnet 

मैंने एक पूर्वानुमान विधि की कोशिश की और जांचना चाहता हूं कि मेरी विधि सही है या नहीं। मेरा अध्ययन विभिन्न प्रकार के म्यूचुअल फंडों की तुलना कर रहा है। मैं उनमें से एक के लिए एक बेंचमार्क के रूप में जीसीसी सूचकांक का उपयोग करना चाहता हूं, लेकिन समस्या …

12 time-series  forecasting  missing-data 

मुझे वास्तव में किसी भी अच्छे पाठ या उदाहरण नहीं मिले हैं कि किसी भी प्रकार के क्लासिफायरियर के इनपुट के लिए 'गैर-मौजूद' डेटा को कैसे संभालना है। मैंने लापता डेटा पर बहुत कुछ पढ़ा है, लेकिन उन डेटा के बारे में क्या किया जा सकता है जो मल्टीवेरेट इनपुट …

11 missing-data 

मुझे निम्नलिखित समस्या आई है: - हमारे पास N लोगों का सेट है - हमारे पास K छवियों का सेट है - प्रत्येक व्यक्ति कुछ संख्या में छवियों को रेट करता है। कोई व्यक्ति छवि पसंद कर सकता है या नहीं (ये केवल दो अधिभोग हैं)। - समस्या यह है …

11 missing-data  rating 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मेटा-विश्लेषण के लिए सटीक-आधारित भारिंग केंद्रीय है? बोरेनस्टीन एट अल। (2009) लिखें कि मेटा-विश्लेषण के लिए यह संभव है कि सभी आवश्यक हो: अध्ययन एक बिंदु अनुमान की रिपोर्ट करता है जिसे एकल संख्या के रूप में व्यक्त किया जा सकता है। उस बिंदु अनुमान के लिए भिन्न की गणना …

10 variance  sample-size  missing-data  meta-analysis 

मुझे आश्चर्य है कि अगर कोई लापता डेटा के लिए अलग-अलग मॉडल बनाने से बेहतर है कि गुम डेटा के लिए अलग-अलग मॉडल बनाने से बेहतर क्यों है। विशेष रूप से [सामान्यीकृत] रैखिक मॉडल के मामले में (मैं शायद गैर-रैखिक मामलों में देख सकता हूं चीजें अलग हैं) मान लें …

10 regression  missing-data  data-imputation 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

गेलमैन एंड हिल (2006) कहते हैं: बग्स में, एक प्रतिगमन में गुम परिणामों को केवल डेटा वेक्टर, एनए और सभी सहित आसानी से नियंत्रित किया जा सकता है। कीड़े स्पष्ट रूप से परिणाम चर को मॉडल करते हैं, और इसलिए यह मॉडल का उपयोग करने के लिए तुच्छ है, ई, …

10 missing-data  bugs  jags