Questions marquées «missing-data»

Lorsque les données présentent un manque d'informations (lacunes), c'est-à-dire qu'elles ne sont pas complètes. Par conséquent, il est important de prendre en compte cette fonctionnalité lors d'une analyse ou d'un test.

3
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 
2
Application de la règle de Rubin pour combiner des ensembles de données à imputation multiple
J'espère mettre en commun les résultats d'un ensemble d'analyses assez basique effectué sur une multiplicité de données imputées (par exemple régression multiple, ANOVA). L'imputation multiple et les analyses ont été effectuées dans SPSS, mais SPSS ne fournit pas de résultats groupés pour quelques statistiques, y compris la valeur F, la …
2
Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
2
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 …
2
Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …
1
Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes
Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …
2
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?
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.