Perguntas com a marcação «multilevel-analysis»

Análise estatística de conjuntos de dados compreendendo vários níveis de hierarquia (por exemplo, alunos aninhados em classes aninhadas em escolas ou previsão hierárquica). Para perguntas sobre modelos mistos, use a tag [modelo misturado]. Para efeitos aleatórios aninhados, use [dados aninhados].

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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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Por que usar uma distribuição beta no parâmetro Bernoulli para regressão logística hierárquica?
Atualmente, estou lendo o excelente livro "Doing Bayesian Data Analysis" de Kruschke. No entanto, o capítulo sobre regressão logística hierárquica (capítulo 20) é um tanto confuso. A Figura 20.2 descreve uma regressão logística hierárquica em que o parâmetro de Bernoulli é definido como uma função linear nos coeficientes transformados através …
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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Modelo Bayesiano Hierárquico (?)
Por favor, peço desculpas pelo meu massacre da linguagem estatística :) Encontrei aqui algumas perguntas relacionadas à publicidade e taxas de cliques. Mas nenhum deles me ajudou muito com minha compreensão da minha situação hierárquica. Há uma pergunta relacionada. São essas representações equivalentes do mesmo modelo bayesiano hierárquico? , mas …
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MCMC convergindo para um único valor?
Estou tentando ajustar um modelo hierárquico usando jags e o pacote rjags. Minha variável de resultado é y, que é uma sequência de testes de bernoulli. Eu tenho 38 sujeitos humanos que estão realizando sob duas categorias: P e M. Com base em minha análise, todo falante tem uma probabilidade …
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O que exatamente significa emprestar informações?
Frequentemente as pessoas falam sobre empréstimos de informações ou compartilhamento de informações em modelos hierárquicos bayesianos. Não consigo obter uma resposta direta sobre o que isso realmente significa e se é exclusivo dos modelos hierárquicos bayesianos. Eu meio que entendi a idéia: alguns níveis em sua hierarquia compartilham um parâmetro …
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Dividido entre o PET-PEESE e as abordagens multiníveis da metanálise: existe um meio feliz?
Atualmente, estou trabalhando em uma metanálise, para a qual preciso analisar vários tamanhos de efeito aninhados nas amostras. Sou parcial à abordagem de meta-análise de três níveis de Cheung (2014) para meta-analisar tamanhos de efeito dependentes, em oposição a algumas das outras estratégias possíveis (por exemplo, ignorar dependência, calcular a …
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