Perguntas com a marcação «missing-data»

Quando os dados apresentam falta de informação (lacunas), ou seja, não estão completos. Portanto, é importante considerar esse recurso ao executar uma análise ou teste.

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Como calcular o tempo médio de adesão ao vegetarianismo quando temos apenas dados de pesquisas sobre vegetarianos atuais?
Uma amostra populacional aleatória foi pesquisada. Eles foram perguntados se eles comem dieta vegetariana. Se eles responderam que sim, também foram solicitados a especificar por quanto tempo eles seguem a dieta vegetariana sem interrupção. Eu quero usar esses dados para calcular o tempo médio de adesão ao vegetarianismo. Em outras …
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A precisão da máquina de aumento de gradiente diminui à medida que o número de iterações aumenta
Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
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 
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Posso reconstruir uma distribuição normal do tamanho da amostra e dos valores mínimo e máximo? Eu posso usar o ponto médio para proxy da média
Eu sei que isso pode ser um pouco complicado, estatisticamente, mas esse é o meu problema. Eu tenho muitos dados de intervalo, ou seja, o tamanho mínimo, máximo e amostral de uma variável. Para alguns desses dados, também tenho uma média, mas não muitos. Quero comparar esses intervalos entre si …
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Imputação múltipla para valores ausentes
Eu gostaria de usar a imputação para substituir valores ausentes no meu conjunto de dados sob certas restrições. Por exemplo, eu gostaria que a variável imputada x1fosse maior ou igual à soma das minhas outras duas variáveis, digamos x2e x3. Eu também quero x3ser imputado por um 0ou outro >= …
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Como os dados ausentes podem ser tratados ao usar splines ou polinômios fracionários?
Estou lendo Multivariable Model Building: Uma Abordagem Pragmática à Análise de Regressão Baseada em Polinômios Fracionários para Modelagem de Variáveis ​​Contínuas de Patrick Royston e Willie Sauerbrei. Até agora, estou impressionado e é uma abordagem interessante que não havia considerado antes. Mas os autores não lidam com dados ausentes. De …
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