Questions marquées «data-imputation»

Fait référence à une classe générale de méthodes utilisées pour «remplir» les données manquantes. Les méthodes utilisées pour ce faire sont généralement liées à l'interpolation (http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation) et nécessitent des hypothèses sur les raisons pour lesquelles les données sont manquantes (par exemple "manquant au hasard")

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Combiner deux séries chronologiques en faisant la moyenne des points de données
Je voudrais combiner les prévisions et les rétrodiffusions (c'est-à-dire les valeurs passées prévues) d'un ensemble de données de séries chronologiques en une seule série temporelle en minimisant l'erreur quadratique moyenne de prédiction. Disons que j'ai des séries chronologiques de 2001-2010 avec un écart pour l'année 2007. J'ai pu prévoir 2007 …
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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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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Comment combiner plusieurs jeux de données imputés?
J'ai besoin d'un seul ensemble de données imputées (par exemple, pour créer un mannequin de groupe de pays à partir des données imputées sur le revenu par habitant du pays). R propose des packages de packages pour créer plusieurs données imputées (par exemple Amelia) et combiner les résultats de plusieurs …
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Imputation avec des forêts aléatoires
J'ai deux questions sur l'utilisation de la forêt aléatoire (spécifiquement randomForest dans R) pour l'imputation des valeurs manquantes (dans l'espace des prédicteurs). 1) Comment fonctionne l'algorithme d'imputation - en particulier comment et pourquoi l'étiquette de classe est-elle requise pour l'imputation? la matrice de proximité qui sert à pondérer la valeur …
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Taux manquants et imputation multiple
Y a-t-il une limite qui est la moins acceptable lors de l'utilisation de l'imputation multiple (MI)? Par exemple, puis-je utiliser MI si les valeurs manquantes dans une variable représentent 20% des cas alors que d'autres variables ont des valeurs manquantes mais pas à un niveau aussi élevé?
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