Preguntas etiquetadas con data-imputation

Se refiere a una clase general de métodos utilizados para "completar" los datos faltantes. Los métodos utilizados para hacer esto generalmente están relacionados con la interpolación (http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation) y requieren suposiciones sobre por qué faltan los datos (por ejemplo, "falta al azar")

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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 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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R caret y NAs
Prefiero preocuparme por su capacidad de ajuste de parámetros y su interfaz uniforme, pero he observado que siempre requiere conjuntos de datos completos (es decir, sin NA), incluso si el modelo "desnudo" aplicado permite NA. Eso es muy molesto, ya que uno debe aplicar métodos de imputación laboriosos, que no …
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Imputación de valores faltantes para PCA
Utilicé la prcomp()función para realizar un PCA (análisis de componentes principales) en R. Sin embargo, hay un error en esa función de modo que el na.actionparámetro no funciona. Pedí ayuda sobre stackoverflow ; dos usuarios ofrecieron dos formas diferentes de tratar con los NAvalores. Sin embargo, el problema con ambas …
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Cómo combinar intervalos de confianza para un componente de varianza de un modelo de efectos mixtos cuando se usa la imputación múltiple
La lógica de la imputación múltiple (MI) es imputar los valores faltantes no una vez sino varias (típicamente M = 5) veces, lo que resulta en M conjuntos de datos completados. Los M conjuntos de datos completados se analizan luego con métodos de datos completos sobre los cuales se combinan …
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Agrupar gráficos de calibración después de una imputación múltiple
Me gustaría recibir consejos sobre cómo agrupar los gráficos / estadísticas de calibración después de una imputación múltiple. En el contexto del desarrollo de modelos estadísticos para predecir un evento futuro (p. Ej., Utilizando datos de registros hospitalarios para predecir la supervivencia o eventos posteriores al alta hospitalaria), uno puede …
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Métodos para solucionar el problema de la falta de datos en el aprendizaje automático
Prácticamente cualquier base de datos que queremos hacer predicciones utilizando algoritmos de aprendizaje automático encontrará valores faltantes para algunas de las características. Existen varios enfoques para abordar este problema, para excluir líneas que tienen valores faltantes hasta que se llenen con los valores medios de las características. Me gustaría utilizar …
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Paquetes de imputación KNN R
Estoy buscando un paquete de imputación KNN. He estado mirando el paquete de imputación ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ) pero, por alguna razón, la función de imputación KNN (incluso cuando se sigue el ejemplo de la descripción) solo parece para imputar valores cero (como se indica a continuación). He estado buscando pero …
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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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