Pytania oznaczone «multiple-imputation»

Imputacja wieloczynnikowa odnosi się do zestawu procedur imputacji stochastycznych, których celem jest zachowanie wielowymiarowych cech danych

29
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
29
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym

Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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,...

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
21
Wielokrotna imputacja i wybór modelu

Wielokrotna imputacja jest dość prosta, jeśli masz model liniowy a priori , który chcesz oszacować. Jednak rzeczy wydają się nieco trudniejsze, gdy faktycznie chcesz dokonać wyboru modelu (np. Znajdź „najlepszy” zestaw zmiennych predykcyjnych z większego zestawu zmiennych kandydujących - mam na...

multiple-regression multiple-imputation
13
Wielokrotna imputacja brakujących wartości

Chciałbym użyć imputacji do zastąpienia brakujących wartości w moim zbiorze danych z pewnymi ograniczeniami. Na przykład chciałbym, aby zmienna przypisana x1była większa lub równa sumie moich dwóch innych zmiennych, powiedzmy x2i x3. Chcę też x3zostać przypisany przez jeden 0lub >= 14i chcę...

r spss missing-data multiple-imputation
12
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...

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
9
Jak poprawić czas działania imputacji danych R MICE

Moje pytanie w skrócie: czy istnieją metody poprawy czasu działania R MICE (imputacja danych)? Pracuję z zestawem danych (30 zmiennych, 1,3 miliona wierszy), który zawiera (dość losowo) brakujące dane. Około 8% obserwacji w około 15 z 30 zmiennych zawiera NA. Aby przypisać brakujące dane,...

r multiple-imputation mice