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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Quelles sont la moyenne et la variance d'une normale multivariée sans censure?
Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Cela se produit par exemple parce que, si nous utilisons la fonction d'activation ReLU à l'intérieur d'un réseau profond, et supposons via le CLT que les entrées d'une couche donnée sont approximativement normales, alors c'est la distribution des sorties. (Je suis …


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Si
Supposons la configuration suivante: Soit Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Aussi Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . De plus ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c Donc, dans tous les FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) …


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Imputation d'une variable censurée
J'ai un ensemble de données médicales avec environ 200 variables. L'une des variables est un bio-marqueur (concentration d'une enzyme particulière). Sa distribution est asymétrique, et le problème est que les valeurs au-dessus d'un certain niveau sont censurées / coupées à ce niveau. Ainsi, alors que la moyenne de la variable …

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Nom du phénomène sur les parcelles CDF estimées de données censurées
Mon ensemble de données contient deux variables (plutôt fortement corrélées) (temps d'exécution de l'algorithme) et (nombre de nœuds examinés, peu importe). Les deux sont fortement corrélés par conception, car l'algorithme peut gérer environ nœuds par seconde.tttnnnccc L'algorithme a été exécuté sur plusieurs problèmes, mais il a été mis fin si …

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Comment puis-je estimer le moment auquel 50% d'une variable binomiale aura transité?
J'ai les données suivantes, représentant l'état binaire de quatre sujets à quatre reprises, notez qu'il n'est possible que pour chaque sujet de passer de mais pas de :0 → 10→10\to 11 → 01→01\to 0 testdata <- data.frame(id = c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), day = c(1,1,1,1,8,8,8,8,16,16,16,16,24,24,24,24,32,32,32,32), obs = c(0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1)) Je peux le modéliser avec …
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