Perguntas com a marcação «errors-in-variables»

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Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...

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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Regressão de erros em variáveis: é válido agrupar dados de três sites?

Recentemente, um cliente me procurou para fazer uma análise de autoinicialização porque um revisor da FDA disse que a regressão de erros nas variáveis era inválida porque, ao agrupar dados de sites, a análise incluía dados de três sites em que dois sites incluíam algumas amostras. o...

regression errors-in-variables deming-regression pooling

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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis sob a hipótese nula?

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...

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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O que você pode fazer quando tiver variáveis preditoras baseadas em médias de grupo com diferentes tamanhos de amostra?

Considere um problema de análise de dados clássico onde você tem um resultado e como ela está relacionada a uma série de preditores X i 1 , . . . , X i p . O tipo básico de aplicação em mente aqui é queYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} é algum resultado em nível de grupo, como a...

regression measurement-error errors-in-variables

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Métodos para ajustar um modelo de erro de medição “simples”

Estou procurando métodos que possam ser usados para estimar o modelo de erro de medição "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Onde os erros são independentes normais com variações desconhecidas e . O OLS...

regression estimation errors-in-variables

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Estimador tendencioso para regressão, obtendo melhores resultados do que imparcial no modelo Erro nas variáveis

Estou trabalhando em alguns dados sintáticos para o modelo Error In Variable para algumas pesquisas. Atualmente, tenho uma única variável independente e estou assumindo que conheço a variação do valor verdadeiro da variável dependente. Portanto, com essas informações, posso obter um estimador...

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Regressão linear com ruído de tiro

Estou procurando a terminologia estatística correta para descrever o seguinte problema. Eu quero caracterizar um dispositivo eletrônico que tenha uma resposta linear Y= β0 0+ β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon onde é um termo devido ao ruído de leitura do dispositivo. Para...

regression maximum-likelihood heteroscedasticity errors-in-variables

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Erro sistemático / de medição em regressão linear

Suponha que eu tenha um conjunto de dados no qual a incerteza nas medições (provenientes da propagação de erros sistemáticos do aparato de medição) seja diferente para cada ponto. Se eu fizer uma regressão linear no conjunto de dados, como calculo a incerteza na inclinação? Eu gostaria de um...

linear-model measurement-error errors-in-variables

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Abordagem da função de controle e inicialização

Vamos começar assumindo que eu tenho dados transversais em , , (veja abaixo , , ).yyyx1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1x2x2x_2 Quero estimar o efeito das variáveis e e sua interação ( ) na variável usando a abordagem da função de controle, e é altamente provável que e sejam endógenas. Eu tenho dois...

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