Questions marquées «observational-study»

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Dans quelle mesure la régression multiple peut-elle réellement «contrôler» les covariables?
Nous connaissons tous des études observationnelles qui tentent d'établir un lien de causalité entre un prédicteur X non randomisé et un résultat en incluant chaque facteur de confusion potentiel imaginable dans un modèle de régression multiple. En argumentant ainsi, en «contrôlant pour» tous les facteurs de confusion, nous isolons l'effet …
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Intervalle de confiance pour l'effet moyen du traitement à partir de la pondération du score de propension?
J'essaie d'estimer l'effet moyen du traitement à partir de données d'observation en utilisant la pondération du score de propension (spécifiquement IPTW). Je pense que je calcule correctement l'ATE, mais je ne sais pas comment calculer l'intervalle de confiance de l'ATE tout en tenant compte des poids de score de propension …
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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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Que signifient «cas témoins» et «transversaux» dans le contexte de la modélisation logistique?
En étudiant la modélisation logistique, j'ai lu la déclaration suivante Le fait que seuls les rapports de cotes, et non les risques individuels, puissent être estimés à partir de la modélisation logistique dans les études cas-témoins ou transversales n'est pas surprenant. Je ne sais pas ce que les "études cas-témoins" …
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