Questions marquées «censoring»

Le processus de censure produit des données avec seulement des informations partielles. L'exemple le plus courant de censure est la * censure à droite * dans l'analyse de survie, où le temps jusqu'à ce que l'événement se produise n'est connu que pour être plus long qu'une certaine durée parce que l'événement ne s'était pas produit à la fin de l'étude.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Quelle est la différence entre la censure et la troncature?
Dans le livre Modèles et méthodes statistiques pour les données à vie , il est écrit: Censure: lorsqu'une observation est incomplète en raison d'une cause aléatoire. Troncature: lorsque la nature incomplète de l'observation est due à un processus de sélection systématique inhérent au plan d'étude. Qu'entend-on par «processus de sélection …
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Comment modéliser cette distribution de forme étrange (presque un J inversé)
Ma variable dépendante ci-dessous ne correspond à aucune distribution de stock que je sache. La régression linéaire produit des résidus quelque peu anormaux et asymétriques à droite qui se rapportent au Y prédit de manière étrange (2e graphique). Avez-vous des suggestions de transformations ou d'autres façons d'obtenir les résultats les …
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Estimation impartiale de la matrice de covariance pour les données à censure multiple
Les analyses chimiques d'échantillons environnementaux sont souvent censurées ci-dessous aux limites de déclaration ou à diverses limites de détection / quantification. Ces dernières peuvent varier, généralement proportionnellement aux valeurs des autres variables. Par exemple, un échantillon avec une concentration élevée d'un composé pourrait devoir être dilué pour l'analyse, ce qui …
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Qu'est-ce que l '«attente de probabilité maximale ciblée»?
J'essaie de comprendre certains articles de Mark van der Laan. Il est un statisticien théorique à Berkeley travaillant sur des problèmes qui se chevauchent de manière significative avec l'apprentissage automatique. Un problème pour moi (en plus des mathématiques approfondies) est qu'il finit souvent par décrire des approches d'apprentissage machine familières …
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Que sont exactement les données censurées?
J'ai lu différentes descriptions de données censurées: A) Comme expliqué dans ce fil, les données non quantifiées inférieures ou supérieures à un certain seuil sont censurées. Non quantifié signifie que les données sont supérieures ou inférieures à un certain seuil, mais nous ne connaissons pas la valeur exacte. Les données …
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Censure / troncature dans JAGS
J'ai une question sur la façon de régler un problème de censure dans JAGS. J'observe un mélange bivarié normal où les valeurs X ont une erreur de mesure. Je voudrais modéliser les véritables «moyens» sous-jacents des valeurs censurées observées. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s …
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Censure droite et censure gauche
Wikipedia donne les définitions suivantes: Censure à droite : un point de données est au-dessus d'une certaine valeur mais il est inconnu de combien. Censure gauche : un point de données est en dessous d'une certaine valeur mais il n'est pas connu de combien. Dans ces définitions, que signifie: "point …
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