Preguntas etiquetadas con missing-data

Cuando los datos presentan falta de información (lagunas), es decir, no están completos. Por lo tanto, es importante tener en cuenta esta característica al realizar un análisis o prueba.

2
¿Cómo calcular la duración promedio de la adhesión al vegetarianismo cuando solo tenemos datos de encuestas sobre vegetarianos actuales?
Se encuestó una muestra de población aleatoria. Se les preguntó si comen dieta vegetariana. Si respondieron que sí, también se les pidió que especificaran cuánto tiempo habían estado comiendo una dieta vegetariana sin interrupción. Quiero usar estos datos para calcular la duración promedio de la adherencia al vegetarianismo. En otras …
4
La precisión de la máquina de aumento de gradiente disminuye a medida que aumenta el número de iteraciones
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …
15 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 
1
¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 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 
3
¿Puedo reconstruir una distribución normal a partir del tamaño de la muestra y los valores mínimo y máximo? Puedo usar el punto medio para representar la media
Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para …
5
Imputación múltiple para valores perdidos
Me gustaría usar la imputación para reemplazar los valores faltantes en mi conjunto de datos bajo ciertas restricciones. Por ejemplo, me gustaría que la variable imputada x1sea ​​mayor o igual a la suma de mis otras dos variables, digamos x2y x3. También quiero x3ser imputado por cualquiera 0o >= 14y …
1
¿Cómo se pueden tratar los datos faltantes cuando se usan splines o polinomios fraccionales?
Estoy leyendo Construcción de modelos multivariables: un enfoque pragmático para el análisis de regresión basado en polinomios fraccionados para modelar variables continuas de Patrick Royston y Willie Sauerbrei. Hasta ahora, estoy impresionado y es un enfoque interesante que no había considerado antes. Pero los autores no tratan con datos faltantes. …
Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.