Als «multilevel-analysis» getaggte Fragen

Statistische Analyse von Datensätzen mit mehreren Hierarchieebenen (z. B. Schüler, die in Klassen verschachtelt sind, die in Schulen verschachtelt sind, oder hierarchische Prognosen). Verwenden Sie bei Fragen zu gemischten Modellen das Tag [gemischtes Modell]. Verwenden Sie für verschachtelte zufällige Effekte [verschachtelte Daten].

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Gekreuzte versus verschachtelte zufällige Effekte: Wie unterscheiden sie sich und wie werden sie in lme4 korrekt angegeben?
Hier ist, wie ich verschachtelte vs. gekreuzte zufällige Effekte verstanden habe: Verschachtelte zufällige Effekte treten auf, wenn ein Faktor der unteren Ebene nur innerhalb einer bestimmten Ebene eines Faktors der oberen Ebene erscheint. Zum Beispiel Schüler in Klassen zu einem festgelegten Zeitpunkt. In lme4ich dachte , dass wir die zufälligen …
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Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
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Unter welchen Bedingungen sollte man eine mehrstufige / hierarchische Analyse verwenden?
Unter welchen Bedingungen sollte jemand in Betracht ziehen, eine mehrstufige / hierarchische Analyse anstelle einer grundlegenderen / traditionelleren Analyse (z. B. ANOVA, OLS-Regression usw.) zu verwenden? Gibt es Situationen, in denen dies als obligatorisch angesehen werden könnte? Gibt es Situationen, in denen die Verwendung einer mehrstufigen / hierarchischen Analyse ungeeignet …
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Was ist der Unterschied zwischen „Deep Learning“ und mehrstufiger / hierarchischer Modellierung?
Ist "Deep Learning" nur ein weiterer Begriff für mehrstufige / hierarchische Modellierung? Ich kenne die letztere viel besser als die erstere, aber soweit ich das beurteilen kann, besteht der Hauptunterschied nicht in ihrer Definition, sondern darin, wie sie in ihrem Anwendungsbereich verwendet und bewertet werden. Es sieht so aus, als …
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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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Was bedeutet "unabhängige Beobachtung"?
Ich versuche zu verstehen, was die Annahme unabhängiger Beobachtungen bedeutet. Einige Definitionen sind: "Zwei Ereignisse sind genau dann unabhängig, wenn ." ( Statistisches Wörterbuch )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "Das Eintreten eines Ereignisses ändert nicht die Wahrscheinlichkeit für ein anderes" ( Wikipedia ). "Die Auswahl einer Beobachtung hat …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Gleichungen in den Nachrichten: Übersetzen eines mehrstufigen Modells für ein allgemeines Publikum
Die New York Times kommentiert das Bewertungssystem für Lehrkräfte mit Mehrwert, das verwendet wird, um Pädagogen in New York City Feedback zu geben. Die lede ist die Gleichung zur Berechnung der Punktzahlen - ohne Kontext dargestellt. Die rhetorische Strategie scheint Einschüchterung durch Mathematik zu sein: Der vollständige Text des Artikels …
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Warum wird ein vor einer Varianz als schwach angesehen?
Hintergrund Eine der am häufigsten verwendeten Schwachstellen vor der Varianz ist das inverse Gamma mit den Parametern (Gelman 2006) .α = 0,001 , β= 0,001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Diese Verteilung hat jedoch einen 90% von ungefähr .[ 3 × 1019, ∞ ][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 …
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Wie berechnet man das Konfidenzintervall des Mittelwerts?
Stellen Sie sich vor, Sie wiederholen ein Experiment dreimal. In jedem Experiment sammeln Sie dreifache Messungen. Die Triplikate sind im Vergleich zu den Unterschieden zwischen den drei experimentellen Mitteln eher eng beieinander. Die Berechnung des Mittelwerts ist ziemlich einfach. Aber wie kann man ein Konfidenzintervall für den Mittelwert berechnen? Beispieldaten: …
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