Perguntas com a marcação «missing-data»

Gelman e Hill (2006) dizem: No Bugs, os resultados ausentes em uma regressão podem ser manipulados facilmente, simplesmente incluindo o vetor de dados, NAs e tudo. Os bugs modelam explicitamente a variável de resultado e, portanto, é trivial usar esse modelo para, de fato, atribuir valores ausentes a cada iteração. …

10 missing-data  bugs  jags 

Quero determinar qual dos dois conjuntos de dados (B1, B2) melhor se correlaciona (pearsons r) a outro conjunto (A). Faltam dados em todos os conjuntos de dados. Como posso determinar se a correlação resultante é significativamente diferente ou não? Por exemplo, os valores 8426 estão presentes em A e B1, …

9 hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  missing-data 

Estou trabalhando em uma meta-análise de efeitos aleatórios, cobrindo uma série de estudos que não relatam desvios padrão; todos os estudos relatam o tamanho da amostra. Não acredito que seja possível aproximar ou imputar os dados ausentes do SD. Como uma metanálise que usa diferenças brutas (não padronizadas) significa diferenças …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Estou tentando entender como posso modelar melhor uma variável onde, com o tempo, obtive preditores cada vez mais detalhados. Por exemplo, considere modelar taxas de recuperação em empréstimos inadimplentes. Suponha que tenhamos um conjunto de dados com 20 anos de dados e, nos primeiros 15 desses anos, apenas sabemos se …

9 regression  missing-data 

Eu tenho um bom randomForestmodelo de classificação que gostaria de usar em um aplicativo que prevê a classe de um novo caso. O novo caso tem inevitavelmente valores ausentes. Prever não funcionará como tal para NAs. Como devo fazer isso então? data(iris) # create first the new case with missing …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Suponha que recebamos um conjunto de dados da forma e ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) . É-nos dada a tarefa de prever y com base nos valores de x . Estimamos duas regressões em que: y( y, x1 1, …

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

Eu tenho uma série temporal de medidas (alturas, uma série dimensional). No período de observação, o processo de medição foi interrompido por alguns momentos. Portanto, os dados resultantes são um vetor com NaNs onde houve lacunas nos dados. Usando o MATLAB, isso está me causando um problema ao calcular a …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Estou modelando a Previsão de Diabetes usando Regressão Logística. O conjunto de dados usado é o Sistema de vigilância de fatores de risco comportamental (BRFSS) do Center for Disease Control (CDC). Uma das variáveis ​​independentes é a hipertensão arterial. É categórico com os seguintes níveis 'Sim', 'Não', 'Não sei / …

9 logistic  missing-data 

Em um problema em que estou trabalhando, tenho duas variáveis ​​aleatórias, X e Y. Preciso descobrir o quão intimamente correlacionadas elas são, mas são de dimensões diferentes. A classificação do espaço da linha de X é 4350, e a classificação do espaço da linha de Y é substancialmente maior, nas …

9 time-series  correlation  missing-data  finance 

Simplificando um pouco, tenho cerca de um milhão de registros que registram o tempo de entrada e saída das pessoas em um sistema que dura cerca de dez anos. Todo registro tem um horário de entrada, mas nem todo registro tem um horário de saída. O tempo médio no sistema …

9 survival  missing-data 

Suponha que tenhamos um teste de conjunto de dados : 1 8 12 14 . . 19 Os . denota falta valores. Quando seria melhor usar a média dos valores não ausentes para imputá-los, em vez de assumir que os dados provêm de uma distribuição normal?

9 missing-data 

As águias com marcas de satélite estão desaparecidas na Escócia, e a tabela acima mostra o destino das marcas por modelo. Estou particularmente interessado nas etiquetas "Paradas - sem mau funcionamento", porque é possível que essas aves também estejam sendo mortas e que os corpos e etiquetas estejam sendo descartados. …

8 statistical-significance  categorical-data  missing-data 

Eu tenho um conjunto de dados que analisa solicitações de imigração e aceitação de vistos (concessão de vistos). As taxas são calculadas para "aceito" e "rejeitado" dos pedidos de visto. No entanto, o conjunto de dados também possui valores para casos que foram fechados. Normalmente é quando o imigrante para …

8 missing-data 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estou preocupado com dados observacionais nos quais a atribuição do tratamento pode ser explicada extremamente bem. Por exemplo, uma regressão logística de P(A=1|X)=(1+exp(−(Xβ)))−1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre AAA atribuição tratamento e XXX covariáveis tem ajuste muito bom com muito alto teste AUC>.80AUC>.80AUC >.80 ou mesmo >.90>.90>.90 . …

8 missing-data  causality  propensity-scores  survey-weights