Questions marquées «weighted-data»

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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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Correction du biais dans la variance pondérée
Pour la variance non pondérée il existe la variance d'échantillon corrigée du biais, lorsque la moyenne a été estimée à partir des mêmes données: Var(X):=1Var(X):=1n∑i(xi−μ)2Var(X):=1n∑i(xi−μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 J'examine la moyenne et la variance pondérées et je me demande quelle est la correction de biais appropriée pour la variance …
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Analyse des composantes principales pondérées
Après quelques recherches, je trouve très peu sur l'incorporation de poids d'observation / erreurs de mesure dans l'analyse des composants principaux. Ce que je trouve a tendance à s'appuyer sur des approches itératives pour inclure des pondérations (par exemple, ici ). Ma question est pourquoi cette approche est-elle nécessaire? Pourquoi …
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Variance pondérée, une fois de plus
La variance pondérée non biaisée a déjà été abordée ici et ailleurs, mais il semble toujours y avoir une confusion surprenante. Il semble y avoir un consensus sur la formule présentée dans le premier lien ainsi que dans l'article Wikipedia . Cela ressemble également à la formule utilisée par R, …
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Une telle corrélation pondérée?
J'ai quelques données intéressantes sur les artistes musicaux les plus populaires diffusées divisées par emplacement en environ 200 districts du Congrès. Je veux voir s'il est possible d'interroger une personne sur ses préférences musicales et de déterminer si elle "écoute comme un démocrate" ou "écoute comme un républicain". (Naturellement, c'est …
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