Tenho muitas medidas para vários indivíduos, mas não sei como explicar essa estrutura de repetição de medidas ao executar um modelo de floresta aleatório.
Existe uma maneira de explicar a estrutura de dados subjacente dos dados longitudinais usando um modelo de floresta aleatória?
Isso é mesmo necessário? - parece-me que deveria ser ...
Eu gostaria especialmente de poder fazer isso R.
Nota: Mantive isso curto e simples para ver se finalmente conseguia atrair algumas respostas para uma pergunta. Se alguém desejar mais informações ou extensão desta pergunta, comente contra voto negativo. Novamente, não é curto devido à falta de investigação prévia, mas porque eu quero que as pessoas realmente responder a ela ...: p
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theforestecologist
Você pode elaborar qual é seu objetivo com esta análise?
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Dimitriy V. Masterov
Meu objetivo é produzir um modelo preditivo. o modelo preveria a altura da árvore a partir do diâmetro da árvore, considerando as espécies e a localização da parcela. Cada árvore é amostrada várias vezes ao longo de décadas, para que as medidas sejam agrupadas em indivíduos.
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Theforestecologist
Por que insistir em usar florestas aleatórias com séries temporais? Existe uma literatura profunda em estatística sobre imputação múltipla em séries temporais, sem mencionar a multiplicidade de métodos existentes para modelagem e previsão de séries temporais. O uso de RFs ignora esse histórico enquanto, com efeito, o reconstrói com um instrumento mais embotado. Só porque você tem um martelo (RF), nem tudo é um prego.
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Mike Hunter
Ok ... a literatura sobre imputação múltipla provavelmente começa com o excelente livro de Little e Rubin, Statistical Analysis with Missing Data. Lá, eles desenvolvem as noções agora canônicas de MAR, MCAR etc. Mais recentemente, o livro sábio de Paul Allison, altamente legível, Multiple Imputation for Missing Data, tem uma boa revisão da literatura até o momento em que foi publicada. Mais recentemente, são recomendadas as metodologias de Sorjana para previsão de séries temporais e imputação de valor ausente, mas não estou familiarizado com isso.
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Mike Hunter