Domande taggate «survey»

Si riferisce a uno strumento utilizzato per raccogliere un campione da una popolazione. Il sondaggio si riferisce spesso al campionamento delle popolazioni umane e viene effettuato principalmente amministrando questionari o intervistando individui. Il campionamento di individui per sondaggi in popolazioni stratificate può richiedere campionamenti più complessi rispetto a quelli casuali per ottenere stime più precise dei parametri della popolazione. La progettazione e l'analisi dei dati dei sondaggi rientrano nella "Metodologia dei sondaggi".

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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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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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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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uso dei pesi in svyglm vs glm
Vorrei sapere come il trattamento dei pesi differisce tra svyglmeglm Sto usando il twangpacchetto in R per creare punteggi di propensione che vengono quindi utilizzati come pesi, come segue (questo codice proviene dalla twangdocumentazione): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + …
18 r  survey 
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Come calcolare la durata media di aderenza al vegetarianismo quando disponiamo solo di dati di sondaggi sugli attuali vegetariani?
È stato esaminato un campione di popolazione casuale. È stato chiesto loro se seguivano una dieta vegetariana. Se hanno risposto di sì, è stato anche chiesto loro di specificare da quanto tempo hanno seguito una dieta vegetariana senza interruzione. Voglio usare questi dati per calcolare la durata media di aderenza …
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Come trattare le risposte al sondaggio illogiche
Ho inviato un sondaggio a un campione di artisti. Una delle domande era di indicare la percentuale di reddito derivante da: attività artistica, sostegno del governo, pensione privata, attività non legate all'arte. Circa il 65% degli individui ha risposto in modo tale che la somma della percentuale sia 100. Gli …
13 survey  bias 
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Sondaggi: il 25% di una grande base di utenti è rappresentativo?
Il mio datore di lavoro sta attualmente conducendo un sondaggio a livello aziendale sugli atteggiamenti nei confronti dell'ufficio, ad esempio Sentiment. In passato, hanno aperto il sondaggio a tutte le aree del business (supponiamo che 10 dipartimenti molto diversi) e tutti i dipendenti al loro interno (supponiamo che 1000 dipendenti …
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Convalida dei questionari
Sto progettando un questionario per la mia tesi di laurea. Sono in procinto di convalidare il questionario. Ho applicato un test alfa di Cronbach al gruppo campione iniziale. Le risposte al questionario sono su scala Likert; qualcuno può suggerire ulteriori test da applicare per testarne la validità. Non sono un …
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Qual è il modo migliore per visualizzare gli effetti delle categorie e la loro prevalenza nella regressione logistica?
Devo presentare informazioni sui principali predittori dei voti di un candidato utilizzando i dati di un sondaggio di opinione pubblica. Ho eseguito una regressione logistica utilizzando tutte le variabili che mi interessano, ma non riesco a trovare un buon modo per presentare queste informazioni. Al mio cliente non interessa solo …
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