Perguntas com a marcação «censoring»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 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 

Eu sei, isso pode parecer estranho, mas ouça. No Stack Overflow e aqui obtemos votos nas postagens, tudo isso é armazenado em forma de tabela. Por exemplo: ID da postagem ID do eleitor tipo de voto datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …

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 

No livro Modelos Estatísticos e Métodos para Dados da Vida , está escrito: Censura: Quando uma observação é incompleta devido a alguma causa aleatória. Truncamento: quando a natureza incompleta da observação se deve a um processo de seleção sistemático inerente ao desenho do estudo. O que se entende por "processo …

30 self-study  censoring  truncation 

Minha variável dependente mostrada abaixo não se encaixa em nenhuma distribuição de estoque que eu conheça. A regressão linear produz resíduos não-normais, inclinados à direita, que se relacionam com o Y previsto de uma maneira estranha (2º gráfico). Alguma sugestão para transformações ou outras maneiras de obter resultados mais válidos …

25 regression  multiple-regression  data-transformation  censoring 

As análises químicas de amostras ambientais são frequentemente censuradas abaixo nos limites de relatório ou em vários limites de detecção / quantificação. Este último pode variar, geralmente na proporção dos valores de outras variáveis. Por exemplo, uma amostra com uma alta concentração de um composto pode precisar ser diluída para …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

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 

Estou tentando entender alguns trabalhos de Mark van der Laan. Ele é um estatístico teórico em Berkeley, trabalhando com problemas que se sobrepõem significativamente ao aprendizado de máquina. Um problema para mim (além da matemática profunda) é que ele muitas vezes acaba descrevendo abordagens familiares de aprendizado de máquina usando …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

Eu li diferentes descrições de dados censurados: A) Conforme explicado neste tópico, dados não quantificados abaixo ou acima de um determinado limite são censurados. Não quantificado significa que os dados estão acima ou abaixo de um determinado limite, mas não sabemos o valor exato. Os dados são marcados no valor …

14 regression  terminology  censoring 

Eu li sobre o que é censura e como ela deve ser considerada na análise de sobrevivência, mas gostaria de ouvir uma definição menos matemática e uma definição mais intuitiva (as fotos seriam ótimas!). Alguém pode me fornecer uma explicação de 1) censura e 2) como isso afeta coisas como …

13 survival  cox-model  censoring 

Pedimos desculpas antecipadamente se qualquer uma das terminologias utilizadas estiver incorreta. Eu gostaria de receber qualquer correção. Se o que eu descrevo como "corte" tiver um nome diferente, informe-me e eu posso atualizar a pergunta. A situação em que estou interessado é: você tem variáveis ​​independentes e uma única variável …

12 regression  modeling  survival  censoring 

Já se sabe há algum tempo que a idade mais jovem em que os jogadores de xadrez conseguiram se qualificar para o título de mestre de granizo diminuiu significativamente desde os anos 50, e atualmente há quase 30 jogadores que se tornaram grão-mestre antes dos 15 anos . No entanto, …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

Estou desenvolvendo um aplicativo de previsão cujo objetivo é permitir que um importador preveja a demanda por seus produtos de sua rede de distribuidores de clientes. Os números de vendas são um bom proxy para a demanda, desde que haja estoque adequado para atender à demanda. Porém, quando o estoque …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

Eu tenho uma pergunta sobre como ajustar um problema de censura no JAGS. Observo uma mistura bivariada normal onde os valores X apresentam erro de medição. Eu gostaria de modelar os verdadeiros "meios" subjacentes dos valores censurados observados. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) …

10 mcmc  censoring  truncation  jags 

A Wikipedia fornece as seguintes definições: Censura correta : um ponto de dados está acima de um determinado valor, mas não se sabe quanto. Censura à esquerda : um ponto de dados está abaixo de um determinado valor, mas não se sabe quanto. Nestas definições, o que se entende por: …

10 self-study  censoring