Floresta aleatória com dados longitudinais

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Tenho muitas medidas para vários indivíduos, mas não sei como explicar essa estrutura de repetição de medidas ao executar um modelo de floresta aleatório.

Existe uma maneira de explicar a estrutura de dados subjacente dos dados longitudinais usando um modelo de floresta aleatória?

Isso é mesmo necessário? - parece-me que deveria ser ...

Eu gostaria especialmente de poder fazer isso R.

r repeated-measures random-forest panel-data theforestecologist
fonte
Nota: Mantive isso curto e simples para ver se finalmente conseguia atrair algumas respostas para uma pergunta. Se alguém desejar mais informações ou extensão desta pergunta, comente contra voto negativo. Novamente, não é curto devido à falta de investigação prévia, mas porque eu quero que as pessoas realmente responder a ela ...: p
theforestecologist
Você pode elaborar qual é seu objetivo com esta análise?
Dimitriy V. Masterov
Meu objetivo é produzir um modelo preditivo. o modelo preveria a altura da árvore a partir do diâmetro da árvore, considerando as espécies e a localização da parcela. Cada árvore é amostrada várias vezes ao longo de décadas, para que as medidas sejam agrupadas em indivíduos.
Theforestecologist
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Por que insistir em usar florestas aleatórias com séries temporais? Existe uma literatura profunda em estatística sobre imputação múltipla em séries temporais, sem mencionar a multiplicidade de métodos existentes para modelagem e previsão de séries temporais. O uso de RFs ignora esse histórico enquanto, com efeito, o reconstrói com um instrumento mais embotado. Só porque você tem um martelo (RF), nem tudo é um prego.
Mike Hunter
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Ok ... a literatura sobre imputação múltipla provavelmente começa com o excelente livro de Little e Rubin, Statistical Analysis with Missing Data. Lá, eles desenvolvem as noções agora canônicas de MAR, MCAR etc. Mais recentemente, o livro sábio de Paul Allison, altamente legível, Multiple Imputation for Missing Data, tem uma boa revisão da literatura até o momento em que foi publicada. Mais recentemente, são recomendadas as metodologias de Sorjana para previsão de séries temporais e imputação de valor ausente, mas não estou familiarizado com isso.
Mike Hunter

Respostas:

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Você pode tentar os seguintes pacotes no R:

  • REEMtree : que não é uma floresta aleatória, mas um único modelo de árvore em que as diferenças entre os objetos são contabilizadas ao longo do tempo (os chamados efeitos aleatórios ou mistos), e várias árvores podem ser agrupadas ou

  • glmertree : abordagens semelhantes que podem representar meios constantes em segmentos - que podem ser adaptados para levar em consideração padrões de crescimento específicos individuais (veja aqui ).

Ou você simplesmente coloca a idade como uma variável em seu modelo para explicar pelo menos essa parte da característica individual da árvore?

nada
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Você pode colocar mais detalhes sobre isso, como se os links desaparecessem, a resposta deixará de ser útil.
Mdewey
também existem documentos sobre os pacotes: REEMtree ( springerlink.com/content/ng44781g47736260 ) e glmertree ( econpapers.repec.org/paper/innwpaper/2015-10.htm )
nils