Statistiche e Big Data errors-in-variables

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico

Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo 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, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

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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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?

I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …

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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Regressione degli errori nelle variabili: è valido unire i dati di tre siti?

Recentemente ho avuto un cliente da me per fare un'analisi bootstrap perché un revisore della FDA ha affermato che la loro regressione errori-in-variabili non era valida perché quando si univano i dati dei siti l'analisi includeva il pooling dei dati di tre siti in cui due siti includevano alcuni esempi …

15 regression errors-in-variables deming-regression pooling

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Cosa si può fare quando si hanno variabili predittive basate su medie di gruppo con dimensioni del campione diverse?

Si consideri un classico problema di analisi dati in cui si ha un risultato YiYiY_{i} e come esso è connesso ad un numero di predittori Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Il tipo base di applicazione in mente qui è quello YiYiY_{i} è un po 'il risultato a livello di gruppo, come …

14 regression measurement-error errors-in-variables

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Stimatore distorto per la regressione che ottiene risultati migliori di quello imparziale nel modello Error In Variables

Sto lavorando ad alcuni dati sintatici per il modello Error In Variable per alcune ricerche. Attualmente ho una singola variabile indipendente e presumo di conoscere la varianza per il valore reale della variabile dipendente. Quindi, con queste informazioni, posso ottenere uno stimatore imparziale per il coefficiente della variabile dipendente. Il …

13 regression matlab unbiased-estimator errors-in-variables

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Metodi per adattare un modello di errore di misurazione "semplice"

Sto cercando metodi che possono essere utilizzati per stimare il modello di errore di misurazione "OLS". x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=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} Dove gli errori sono normali indipendenti con varianze sconosciute e σ …

13 regression estimation errors-in-variables

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