Perguntas com a marcação «multilevel-analysis»

Análise estatística de conjuntos de dados compreendendo vários níveis de hierarquia (por exemplo, alunos aninhados em classes aninhadas em escolas ou previsão hierárquica). Para perguntas sobre modelos mistos, use a tag [modelo misturado]. Para efeitos aleatórios aninhados, use [dados aninhados].

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Gere uma variável aleatória com uma correlação definida para uma (s) variável (s) existente (s)

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No...

r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models
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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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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

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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A precisão da máquina de aumento de gradiente diminui à medida que o número de iterações aumenta

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable