Preguntas etiquetadas con multilevel-analysis

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 

La pregunta de CV Estoy tratando de dar (a) representaciones matemáticas detalladas y concisas de un modelo de efectos mixtos. Estoy usando el lme4paquete en R. ¿Cuál es la representación matemática correcta para mi modelo? Los datos, la pregunta científica y el código R Mi conjunto de datos consta de …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Un revisor nos pidió que proporcionáramos valores p para comprender mejor las estimaciones del modelo en nuestro modelo bayesiano multinivel. El modelo es un modelo típico de múltiples observaciones por participante en un experimento. Estimamos el modelo con Stan, por lo que podemos calcular fácilmente estadísticas posteriores adicionales. Actualmente, estamos …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

En el análisis de datos de panel, he utilizado modelos de varios niveles con efectos aleatorios / mixtos para tratar problemas de autocorrelación (es decir, las observaciones se agrupan dentro de los individuos a lo largo del tiempo) con otros parámetros agregados para ajustar algunas especificaciones de tiempo y choques …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Soy bastante nuevo en el aprendizaje automático, las técnicas de CART y similares, y espero que mi ingenuidad no sea demasiado obvia. ¿Cómo maneja Random Forest estructuras de datos jerárquicas o de niveles múltiples (por ejemplo, cuando la interacción entre niveles es de interés)? Es decir, conjuntos de datos con …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Actualmente estoy leyendo el excelente libro de Kruschke "Doing Bayesian Data Analysis". Sin embargo, el capítulo sobre regresión logística jerárquica (Capítulo 20) es algo confuso. La figura 20.2 describe una regresión logística jerárquica donde el parámetro de Bernoulli se define como la función lineal en los coeficientes transformados a través …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Estoy tratando de ajustar un modelo jerárquico usando jags y el paquete rjags. Mi variable de resultado es y, que es una secuencia de ensayos de bernoulli. Tengo 38 sujetos humanos que se desempeñan en dos categorías: P y M. Según mi análisis, cada hablante tiene una probabilidad de éxito …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

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 

Disculpe mi carnicería de jerga estadística :) Aquí he encontrado un par de preguntas relacionadas con la publicidad y las tasas de clics. Pero ninguno de ellos me ayudó mucho con mi comprensión de mi situación jerárquica. Hay una pregunta relacionada ¿Son estas representaciones equivalentes del mismo modelo jerárquico bayesiano? …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

Recientemente tomé un curso introductorio sobre modelado multinivel. La mayoría de los conjuntos de datos y ejemplos que utilizamos eran de las ciencias sociales. Acabo de obtener una pasantía de 2 semanas en un departamento de bioestadística, donde quieren que comience un proyecto sobre la variación a nivel hospitalario de …

12 r  stata  multilevel-analysis  epidemiology 

Entonces, tengo una matriz de aproximadamente 60 x 1000. Lo estoy viendo como 60 objetos con 1000 características; Los 60 objetos se agrupan en 3 clases (a, b, c). 20 objetos en cada clase, y sabemos la verdadera clasificación. Me gustaría hacer un aprendizaje supervisado en este conjunto de 60 …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

A menudo la gente les habla sobre el préstamo de información o el intercambio de información en modelos jerárquicos bayesianos. Parece que no puedo obtener una respuesta directa sobre lo que esto realmente significa y si es exclusivo de los modelos jerárquicos bayesianos. Tengo una idea: algunos niveles en su …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

¿Cómo se pueden obtener pesos de regresión estandarizados (efecto fijo) a partir de una regresión multinivel? Y, como un "complemento": ¿Cuál es la forma más fácil de obtener estos pesos estandarizados de un objeto mer(de la lmerfunción del lme4paquete R)?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Estoy construyendo un modelo bayesiano jerárquico bastante complejo para un metanálisis usando R y JAGS. Simplificando un poco, los dos niveles clave del modelo tienen donde es la ésima observación del punto final (en este caso, rendimientos de cultivos modificados genéticamente vs. no modificados genéticamente) en el estudio , es …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags 

Actualmente estoy trabajando en un metanálisis, para el cual necesito analizar múltiples tamaños de efectos anidados dentro de las muestras. Soy parcial al enfoque de metanálisis de tres niveles de Cheung (2014) para el metanálisis de tamaños de efectos dependientes, a diferencia de algunas de las otras estrategias posibles (por …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias