Als «missing-data» getaggte Fragen

Wenn die Daten fehlen, sind fehlende Informationen (Lücken), dh nicht vollständig. Daher ist es wichtig, diese Funktion bei der Durchführung einer Analyse oder eines Tests zu berücksichtigen.

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Multiple Imputation für Ergebnisvariablen
Ich habe einen Datensatz über landwirtschaftliche Versuche. Meine Antwortvariable ist ein Antwortverhältnis: log (Behandlung / Kontrolle). Ich bin daran interessiert, was den Unterschied ausmacht, und führe daher RE-Meta-Regressionen durch (ungewichtet, da ziemlich klar ist, dass die Effektgröße nicht mit der Varianz der Schätzungen korreliert). Jede Studie gibt den Getreideertrag, den …
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Wie führe ich eine ordinale logistische Regressionsanalyse in R mit beiden numerischen / kategorialen Werten durch?
Basisdaten : Ich habe ~ 1.000 Personen, die mit Bewertungen gekennzeichnet sind: "1", "[gut]" 2 "," [mittel] oder "3" [schlecht] - dies sind die Werte, die ich für die Zukunft der Menschen vorhersagen möchte . Zusätzlich habe ich einige demografische Informationen: Geschlecht (kategorial: M / W), Alter (numerisch: 17-80) und …
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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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Verwenden des R-Vorhersagepakets mit fehlenden Werten und / oder unregelmäßigen Zeitreihen
Ich bin beeindruckt vom R- forecastPaket, sowie zB dem zooPaket für unregelmäßige Zeitreihen und Interpolation fehlender Werte. Meine Anwendung liegt im Bereich der Callcenter-Verkehrsprognose, daher fehlen (fast) immer Daten an den Wochenenden, die gut verarbeitet werden können zoo. Außerdem können einige diskrete Punkte fehlen, ich benutze einfach Rs NAdafür. Die …
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Wie fülle ich fehlende Daten in Zeitreihen ein?
Ich habe eine große Anzahl von Verschmutzungsdaten, die im Laufe von 2 Jahren alle 10 Minuten aufgezeichnet wurden, es gibt jedoch eine Reihe von Lücken in den Daten (einschließlich einiger, die sich über mehrere Wochen erstrecken). Die Daten scheinen ziemlich saisonal zu sein und es gibt tagsüber eine große Variation …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: 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] <- "yes" ### Gradient boosting …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
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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Kann ich eine Normalverteilung aus dem Stichprobenumfang und den Min- und Max-Werten rekonstruieren? Ich kann den Mittelpunkt verwenden, um den Mittelwert darzustellen
Ich weiß, dass dies statistisch gesehen vielleicht ein bisschen blöd ist, aber das ist mein Problem. Ich habe viele Bereichsdaten, das heißt das Minimum, das Maximum und die Stichprobengröße einer Variablen. Für einige dieser Daten habe ich auch einen Mittelwert, aber nicht viele. Ich möchte diese Bereiche miteinander vergleichen, um …
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Mehrfachzuschreibung für fehlende Werte
Ich möchte die Imputation verwenden, um fehlende Werte in meinem Datensatz unter bestimmten Bedingungen zu ersetzen. Zum Beispiel möchte ich, dass die unterstellte Variable x1größer oder gleich der Summe meiner beiden anderen Variablen ist, sagen wir x2und x3. Ich möchte x3auch von entweder 0oder unterstellt werden, >= 14und ich möchte …
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Wie können fehlende Daten bei der Verwendung von Splines oder Bruchpolynomen behandelt werden?
Ich lese Multivariable Model Building: Ein pragmatischer Ansatz zur Regressionsanalyse basierend auf fraktionellen Polynomen zur Modellierung kontinuierlicher Variablen von Patrick Royston und Willie Sauerbrei. Bisher bin ich beeindruckt und es ist ein interessanter Ansatz, den ich vorher nicht in Betracht gezogen hatte. Die Autoren gehen jedoch nicht auf fehlende Daten …
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