Als «survey» getaggte Fragen

Bezieht sich auf ein Instrument, mit dem eine Stichprobe aus einer Population entnommen wird. Umfragen beziehen sich häufig auf Stichproben menschlicher Populationen und werden hauptsächlich durch die Verwaltung von Fragebögen oder die Befragung von Personen durchgeführt. Die Stichprobe von Personen für Erhebungen in geschichteten Populationen erfordert möglicherweise eine komplexere Stichprobe als eine einfache Zufallsstichprobe, um genauere Schätzungen der Populationsparameter zu erhalten. Das Stichprobendesign und die Analyse von Umfragedaten fallen unter die „Umfragemethodik“.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 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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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen 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", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
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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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
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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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
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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Verwendung von Gewichten in svyglm vs glm
Ich würde gerne wissen, wie sich die Behandlung von Gewichten zwischen svyglmund unterscheidetglm Ich benutze das twangPaket in R, um Neigungsbewertungen zu erstellen, die dann wie folgt als Gewichte verwendet werden (dieser Code stammt aus der twangDokumentation): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black …
18 r  survey 
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Wie berechnet man die durchschnittliche Dauer der Vegetarismus-Mitgliedschaft, wenn nur Umfragedaten zu aktuellen Vegetariern vorliegen?
Eine zufällige Bevölkerungsstichprobe wurde erhoben. Sie wurden gefragt, ob sie vegetarisch essen. Wenn sie mit Ja geantwortet haben, wurden sie auch gebeten, anzugeben, wie lange sie ohne Unterbrechung vegetarisch ernährt haben. Ich möchte diese Daten verwenden, um die durchschnittliche Dauer der Einhaltung des Vegetarismus zu berechnen. Mit anderen Worten, wenn …
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Wie behandelt man unlogische Umfrageantworten?
Ich habe eine Umfrage bei einer Auswahl von Künstlern eingereicht. Eine der Fragen bestand darin, den Prozentsatz des Einkommens anzugeben, der sich ergibt aus: künstlerischer Tätigkeit, staatlicher Unterstützung, privater Rente, Tätigkeiten, die nicht mit Kunst zu tun haben. Ungefähr 65% der Personen haben geantwortet, so dass die Summe des Prozentsatzes …
13 survey  bias 
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Umfragen: Sind 25% einer großen Nutzerbasis vertreten?
Mein Arbeitgeber führt derzeit eine unternehmensweite Umfrage zur Einstellung gegenüber dem Büro durch, z. B. zur Stimmung. In der Vergangenheit haben sie die Umfrage für alle Geschäftsbereiche (wir nehmen an, 10 sehr unterschiedliche Abteilungen) und alle Mitarbeiter in ihnen (insgesamt 1000 Mitarbeiter im gesamten Unternehmen) geöffnet. Die Anzahl der Mitarbeiter …
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Identifizierung nutzloser Fragen aus einem Fragebogen
Ich entwickle einen Fragebogen. Um seine Zuverlässigkeit und Gültigkeit zu verbessern, möchte ich statistische Methoden anwenden. Ich möchte Fragen streichen, deren Antworten immer gleich sind. Dies bedeutet, dass fast alle Teilnehmer die gleichen Antworten auf diese Fragen gaben. Jetzt sind meine Fragen: Was ist der Fachbegriff für solche nutzlosen Fragen, …
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Fragebögen validieren
Ich entwerfe einen Fragebogen für meine Dissertation. Ich bin dabei, den Fragebogen zu validieren, den ich mit einem Cronbach-Alpha-Test für die Erstmustergruppe erstellt habe. Die Beantwortung des Fragebogens erfolgt auf einer Likert-Skala. Kann jemand weitere Tests vorschlagen, um die Gültigkeit zu testen. Ich bin kein Statistikexperte, daher wäre jede Hilfe …
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Kreuzvalidierung nach LASSO in komplexen Umfragedaten
Ich versuche, mit LASSO eine Modellauswahl für einige Kandidaten-Prädiktoren mit einem kontinuierlichen Ergebnis durchzuführen. Das Ziel besteht darin, das optimale Modell mit der besten Vorhersageleistung auszuwählen, was normalerweise durch K-fache Kreuzvalidierung erfolgen kann, nachdem ein Lösungspfad der Abstimmungsparameter von LASSO erhalten wurde. Das Problem hierbei ist, dass die Daten aus …
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Wie lassen sich die Auswirkungen von Kategorien und ihre Verbreitung in der logistischen Regression am besten visualisieren?
Ich muss Informationen über die wichtigsten Prädiktoren für die Stimmen eines Kandidaten anhand von Umfragedaten zur öffentlichen Meinung präsentieren. Ich habe eine logistische Regression mit allen Variablen durchgeführt, die mir wichtig sind, aber ich kann keine gute Möglichkeit finden, diese Informationen darzustellen. Mein Kunde kümmert sich nicht nur um die …
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Gibt es eine Website, auf der ich meine Umfrage veröffentlichen kann, damit ich eine Stichprobe erhalten kann, die für die Bevölkerung repräsentativ ist?
Dies ist nur für mein High School Senior Projekt, also muss es nicht perfekt sein. Ich mache ein Projekt zur globalen Erwärmung und möchte Menschen nach ihrer Meinung befragen. Ich weiß, dass ich viel Voreingenommenheit habe, wenn ich eine Convenience-Stichprobe meiner Klassenkameraden verwende. Ich habe mich gefragt, ob es im …
11 survey  internet 
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