Perguntas com a marcação «errors-in-variables»

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse 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, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

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 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Recentemente, um cliente me procurou para fazer uma análise de autoinicialização porque um revisor da FDA disse que a regressão de erros nas variáveis ​​era inválida porque, ao agrupar dados de sites, a análise incluía dados de três sites em que dois sites incluíam algumas amostras. o mesmo. FUNDO O …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

Considere um problema de análise de dados clássico onde você tem um resultado e como ela está relacionada a uma série de preditores X i 1 , . . . , X i p . O tipo básico de aplicação em mente aqui é queYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} é algum resultado …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

Estou trabalhando em alguns dados sintáticos para o modelo Error In Variable para algumas pesquisas. Atualmente, tenho uma única variável independente e estou assumindo que conheço a variação do valor verdadeiro da variável dependente. Portanto, com essas informações, posso obter um estimador imparcial para o coeficiente da variável dependente. O …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

Estou procurando métodos que possam ser usados ​​para estimar o modelo de erro de medição "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Onde os erros são independentes normais com variações desconhecidas e . O OLS "Padrão" não funcionará neste caso.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} A Wikipedia tem algumas soluções desagradáveis ​​- as duas são …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

Vamos começar assumindo que eu tenho dados transversais em , , (veja abaixo , , ).yyyx1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1x2x2x_2 Quero estimar o efeito das variáveis e e sua interação ( ) na variável usando a abordagem da função de controle, e é altamente provável que e sejam endógenas. Eu tenho dois instrumentos, e …

8 econometrics  bootstrap  instrumental-variables  resampling  errors-in-variables 

Suponha que eu tenha um conjunto de dados no qual a incerteza nas medições (provenientes da propagação de erros sistemáticos do aparato de medição) seja diferente para cada ponto. Se eu fizer uma regressão linear no conjunto de dados, como calculo a incerteza na inclinação? Eu gostaria de um procedimento …

8 linear-model  measurement-error  errors-in-variables 

Estou procurando a terminologia estatística correta para descrever o seguinte problema. Eu quero caracterizar um dispositivo eletrônico que tenha uma resposta linear Y= β0 0+ β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon onde é um termo devido ao ruído de leitura do dispositivo. Para determinar eu media uma …

8 regression  maximum-likelihood  heteroscedasticity  errors-in-variables