Questions marquées «errors-in-variables»

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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça 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, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 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 
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Que pouvez-vous faire lorsque vous avez des variables prédictives basées sur des moyennes de groupe avec différentes tailles d'échantillon?
Considérons un problème d'analyse de données classique où vous avez un résultat YiYiY_{i} et comment elle est liée à un certain nombre de facteurs prédictifs Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Le type d'application de base à l'esprit ici est que YiYiY_{i} est un résultat au niveau du groupe tel que le …
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Estimateur biaisé pour la régression obtenant de meilleurs résultats que celui non biaisé dans le modèle d'erreur dans les variables
Je travaille sur certaines données syntaxiques pour le modèle Error In Variable pour certaines recherches. Actuellement, j'ai une seule variable indépendante et je suppose que je connais la variance pour la vraie valeur de la variable dépendante. Donc, avec cette information, je peux obtenir un estimateur sans biais pour le …
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Méthodes d'ajustement d'un modèle «simple» d'erreur de mesure
Je recherche des méthodes qui peuvent être utilisées pour estimer le modèle d'erreur de mesure "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Où les erreurs sont normales indépendantes avec des variances inconnues et . L'OLS "standard" ne fonctionnera pas dans ce cas.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} Wikipedia a quelques solutions peu attrayantes - les …
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Erreur systématique / de mesure sur une régression linéaire
Supposons que j'ai un ensemble de données (xi,yi)(xi,yi){(x_i,y_i)} dans lequel l'incertitude des mesures (Δxi,Δyi)(Δxi,Δyi){(\Delta x_i,\Delta y_i)}(qui proviennent de la propagation d'erreurs systématiques de l'appareil de mesure) est différent pour chaque point. Si je fais une régression linéaire sur l'ensemble de données, comment puis-je calculer l'incertitude de la pente? Je voudrais …
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