multiple-imputation पर टैग किए गए जवाब

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है 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, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 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 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 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 

जब आप अनुमान लगाना चाहते हैं, तो एक पूर्व रेखीय मॉडल होने पर एकाधिक प्रतिरूपण काफी सीधा होता है । हालाँकि, चीजें थोड़ी पेचीदा लगती हैं, जब आप वास्तव में कुछ मॉडल चयन करना चाहते हैं (जैसे कि उम्मीदवार चर का एक बड़ा सेट से भविष्यवक्ता चर का "सबसे अच्छा" …

21 multiple-regression  multiple-imputation 

मुझे कृषि परीक्षणों पर एक डेटासेट मिला है। मेरा प्रतिक्रिया चर एक प्रतिक्रिया अनुपात है: लॉग (उपचार / नियंत्रण)। मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि अंतर में क्या अंतर है, इसलिए मैं आरई मेटा-रिग्रेशन (अनवीटेड चला रहा हूं, क्योंकि यह स्पष्ट है कि प्रभाव का आकार अनुमानों के विचलन …

19 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

मेरे पास N ~ 5000 के साथ एक डेटा सेट है और लगभग 1/2 कम से कम एक महत्वपूर्ण चर पर गायब है। मुख्य विश्लेषणात्मक विधि कॉक्स आनुपातिक खतरे होंगे। मैं कई प्रतिरूपण का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मैं ट्रेन और टेस्ट सेट में भी बंट जाऊंगा। …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train 

मैं कई प्रतिरूपण के बाद अंशांकन भूखंडों / आंकड़ों को पूल करने की सलाह चाहूंगा। भविष्य की घटना की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने की सेटिंग में (जैसे अस्पताल रिकॉर्ड से डेटा का उपयोग करके पोस्ट डिस्चार्ज अस्तित्व या घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए), कोई कल्पना …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

मेरे पास इस धारणा के साथ डेटासेट है कि निकटतम पड़ोसी सर्वश्रेष्ठ भविष्यवक्ता हैं। बस दो तरफा ढाल का एक आदर्श उदाहरण है- मान लीजिए कि हमारे पास ऐसा मामला है जहां कुछ मूल्य गायब हैं, हम आसानी से पड़ोसियों और प्रवृत्ति के आधार पर भविष्यवाणी कर सकते हैं। आर …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

मैं कुछ अड़चनों के तहत अपने डेटा सेट में गुम मूल्यों को बदलने के लिए अभियोग का उपयोग करना चाहूंगा। उदाहरण के लिए, मैं x1अपने दो अन्य चर के योग से अधिक या बराबर होने के लिए प्रतिरूपित चर की तरह कहूंगा, x2और x3। मैं भी या x3तो इंप्रेस होना …

13 r  spss  missing-data  multiple-imputation 

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 इस समस्या से चिंतित हूं कि मैं बहु -अनुमानित डेटा (MI) डेटा से एक अनुमान के लिए p-value को बूटस्ट्रैप करना चाहूंगा , लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि एमआई सेट में पी-वैल्यू को कैसे संयोजित किया जाए।θθ\theta एमआई डेटा सेट के लिए, अनुमानों के कुल विचरण …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

आर में अमेलिया का उपयोग करते हुए, मैंने कई प्रतिरूपित डेटासेट प्राप्त किए। उसके बाद, मैंने एसपीएसएस में दोहराया उपायों का परीक्षण किया। अब, मैं परिणामों का परीक्षण करना चाहता हूं। मुझे पता है कि मैं रुबिन के नियमों का उपयोग कर सकता हूं (आर में किसी भी कई प्रतिरूपण …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

मेरे पास लोगों के नमूने में 2 गुना बिंदुओं पर दोहराए गए उपाय हैं। 1 समय में 18k लोग होते हैं, और 13k समय 2 (5000 फॉलो-अप के लिए हार गए)। मैं समय 2 पर मापा गया एक परिणाम वाई को फिर से प्राप्त करना चाहता हूं (और परिणाम 1 …

10 panel-data  multiple-imputation 

संक्षेप में मेरा प्रश्न: क्या R MICE (डेटा प्रतिरूपण) के चलने के समय में सुधार करने के तरीके हैं? मैं एक डेटा सेट (30 चर, 1.3 मिलियन पंक्तियों) के साथ काम कर रहा हूं जिसमें (काफी यादृच्छिक रूप से) गायब डेटा है। 30 में से लगभग 15 चरों में लगभग …

9 r  multiple-imputation  mice 

निम्नलिखित आर कोड पर विचार करें: > 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 जैसा कि आप देख सकते हैं कि मैंने डेटा इंजीनियर …

9 r  data-imputation  multiple-imputation 

मान लीजिए कि हमें फॉर्म के डेटा का एक सेट दिया गया है (y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n}) तथा (y,x1,एक्स2, ⋯,एक्सएन - 1)(y,एक्स1,एक्स2,⋯,एक्सn-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})। हमें भविष्यवाणी करने का काम दिया जाता हैyyy के मूल्यों पर आधारित है एक्सएक्सx। हम दो अनुमानों का अनुमान लगाते हैं: yy=च1(एक्स1, ⋯ ,एक्सएन - 1,एक्सn)=च2(एक्स1, ⋯,एक्सएन - 1)(1)(2)(1)y=च1(एक्स1,⋯,एक्सn-1,एक्सn)(2)y=च2(एक्स1,⋯,एक्सn-1) …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation