Domande taggate «multilevel-analysis»

Analisi statistica di set di dati comprendenti diversi livelli di gerarchia (ad es. Studenti nidificati in classi nidificate in scuole o previsioni gerarchiche). Per domande sui modelli misti utilizzare il tag [modello misto]. Per effetti casuali nidificati, utilizzare [dati nidificati].

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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Perché utilizzare una distribuzione beta sul parametro Bernoulli per la regressione logistica gerarchica?
Attualmente sto leggendo l'eccellente libro "Doing Bayesian Data Analysis" di Kruschke. Tuttavia, il capitolo sulla regressione logistica gerarchica (capitolo 20) è alquanto confuso. La Figura 20.2 descrive una regressione logistica gerarchica in cui il parametro di Bernoulli è definito come una funzione lineare sui coefficienti trasformati attraverso una funzione sigmoide. …
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MCMC converge in un singolo valore?
Sto cercando di adattare un modello gerarchico usando jags e il pacchetto rjags. La mia variabile di risultato è y, che è una sequenza di prove di bernoulli. Ho 38 soggetti umani che si esibiscono in due categorie: P e M. Sulla base della mia analisi, ogni oratore ha una …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Modello gerarchico bayesiano (?)
Mi scuso per la macellazione del gergo statistico :) Ho trovato qui un paio di domande relative alla pubblicità e alle percentuali di clic. Ma nessuno di loro mi ha aiutato molto con la mia comprensione della mia situazione gerarchica. C'è una domanda correlata: queste rappresentazioni equivalenti dello stesso modello …
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Cosa significa precisamente prendere in prestito informazioni?
Spesso le persone parlano di prestito di informazioni o condivisione di informazioni in modelli gerarchici bayesiani. Non riesco a ottenere una risposta diretta su cosa significhi effettivamente questo e se sia univoco per i modelli gerarchici bayesiani. Ho capito l'idea: alcuni livelli nella tua gerarchia condividono un parametro comune. Non …
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