Perguntas com a marcação «censoring»

O processo de censura produz dados com apenas informações parciais. O exemplo mais comum de censura é a * censura correta * na análise de sobrevivência, onde o tempo até o evento ocorrer é conhecido por ser mais longo do que uma duração, porque o evento não ocorreu quando o estudo terminou.

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...

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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Por que existe uma diferença entre calcular manualmente um intervalo de confiança de 95% da regressão logística e usar a função confint () em R?

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow...

r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture
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Qual é a diferença entre censura e truncamento?

No livro Modelos Estatísticos e Métodos para Dados da Vida , está escrito: Censura: Quando uma observação é incompleta devido a alguma causa aleatória. Truncamento: quando a natureza incompleta da observação se deve a um processo de seleção sistemático inerente ao desenho do estudo. O que se...

self-study censoring truncation
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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O que exatamente são dados censurados?

Eu li diferentes descrições de dados censurados: A) Conforme explicado neste tópico, dados não quantificados abaixo ou acima de um determinado limite são censurados. Não quantificado significa que os dados estão acima ou abaixo de um determinado limite, mas não sabemos o valor exato. Os dados são...

regression terminology censoring
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Censura à direita e esquerda

A Wikipedia fornece as seguintes definições: Censura correta : um ponto de dados está acima de um determinado valor, mas não se sabe quanto. Censura à esquerda : um ponto de dados está abaixo de um determinado valor, mas não se sabe quanto. Nestas definições, o que se entende por: "ponto...

self-study censoring
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Censura / Truncamento no JAGS

Eu tenho uma pergunta sobre como ajustar um problema de censura no JAGS. Observo uma mistura bivariada normal onde os valores X apresentam erro de medição. Eu gostaria de modelar os verdadeiros "meios" subjacentes dos valores censurados observados.

mcmc censoring truncation jags
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Se

Suponha a seguinte configuração: Seja . Também . Além disso, ie é uma combinação convexa dos limites dos respectivos suportes. é comum para todos .Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,nXi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \;...

distributions central-limit-theorem censoring minimum