Statistiken und Big Data multiple-imputation

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Warum ist diese Mehrfachzuschreibung von geringer Qualität?

Betrachten Sie den folgenden R-Code: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Wie Sie sehen, habe ich die Daten so konstruiert, dass sie …

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Multiple Regression mit fehlender Prädiktorvariable

Angenommen, wir erhalten einen Satz von Daten der Form und . Wir haben die Aufgabe, basierend auf den Werten von vorherzusagen . Wir schätzen zwei Regressionen, bei denen: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( y, x1, …

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Multiple Imputationsfragen für multiple Regression in SPSS

Ich verwende derzeit ein Modell mit mehreren Regressionen unter Verwendung von unterstellten Daten und habe einige Fragen. Hintergrund: Verwenden von SPSS 18. Meine Daten scheinen MAR zu sein. Durch das listweise Löschen von Fällen habe ich nur 92 Fälle, durch mehrfache Imputation bleiben 153 Fälle zur Analyse übrig. Alle Annahmen …

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Verwendung eingeschränkter kubischer Splines mit dem Imputationspaket für R-Mäuse

Ich frage mich, wie eingeschränkte kubische Splines (wie im Effektivwertpaket) in die Imputationsmodelle innerhalb des Imputationspakets für R-Mäuse integriert werden können. Kontext : Ich mache biomedizinische Forschung und habe Zugang zu einem Datensatz, der aus Patienteneigenschaften und Daten über das Fortschreiten der Krankheit des Patienten besteht, neben den Ergebnissen nach …

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Anwendung der Rubin-Regel zum Kombinieren mehrfach unterstellter Datensätze

Ich hoffe, die Ergebnisse einer ziemlich einfachen Analyse zusammenfassen zu können, die mit mehrfach unterstellten Daten durchgeführt wurde (z. B. multiple Regression, ANOVA). Die mehrfache Imputation und die Analysen wurden in SPSS abgeschlossen, aber SPSS liefert keine gepoolten Ergebnisse für einige Statistiken, einschließlich F-Wert, Kovarianzmatrix, R-Quadrat usw. Ich habe einige …

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Relative Vorteile der multiplen Imputation und Erwartungsmaximierung (EM)

Ich habe ein Problem wo y=a+by=a+by = a + b Ich beobachte y, aber weder noch b . Ich möchte schätzenaaabbb b=f(x)+ϵb=f(x)+ϵb = f(x) + \epsilon Ich kann mithilfe eines Regressionsmodells schätzen. Das gibt mir b . Ich könnte dann schätzenaaab^b^\hat b b^=f(x)+ϵb^=f(x)+ϵ\hat b = f(x) + \epsilon Erstes Problem: …

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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?

Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …

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Mittlere Vergleiche nach mehrfacher Imputation

Ich muss einige einfache Mittelwertvergleiche zwischen Gruppen (grundlegende ANOVA F-Tests) mit Daten mit fehlenden Werten durchführen. Ich verwende das Mäusepaket in R für die Mehrfachimputation, kann aber nur Ergebnisse für die linearen Modellkoeffizienten oder bündeln .R.2R2R^2 Weiß jemand, wie man kombiniert, um mehrere F-Statistiken aus jeder linearen Modellanpassung zu bündeln? …

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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?

Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …

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