Preguntas etiquetadas con stratification

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Comprender la validación cruzada estratificada
¿Cuál es la diferencia entre el estratificado de validación cruzada y la validación cruzada ? Wikipedia dice: En la validación cruzada estratificada de k-pliegues , los pliegues se seleccionan de modo que el valor medio de respuesta sea aproximadamente igual en todos los pliegues. En el caso de una clasificación …
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¿Por qué usar validación cruzada estratificada? ¿Por qué esto no daña el beneficio relacionado con la varianza?
Me han dicho que es beneficioso usar la validación cruzada estratificada, especialmente cuando las clases de respuesta no están equilibradas. Si un propósito de la validación cruzada es ayudar a explicar la aleatoriedad de nuestra muestra de datos de entrenamiento original, seguramente hacer que cada pliegue tenga la misma distribución …
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Beneficios del muestreo estratificado versus aleatorio para generar datos de entrenamiento en clasificación
Me gustaría saber si existen algunas / algunas ventajas de usar el muestreo estratificado en lugar del muestreo aleatorio, al dividir el conjunto de datos original en un conjunto de entrenamiento y prueba para la clasificación. Además, ¿el muestreo estratificado introduce más sesgos en el clasificador que el muestreo aleatorio? …
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¿El ajuste del modelo de Cox con estratos y la interacción entre estratos y covariables difiere del ajuste de dos modelos de Cox?
En Regression Modeling Strategies de Harrell (segunda edición) hay una sección (S. 20.1.7) que discute los modelos de Cox, incluida una interacción entre una covariable cuyo principal efecto sobre la supervivencia queremos estimar también (edad en el ejemplo a continuación) y un covariable cuyo efecto principal no queremos estimar (género …
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Muestreo con reemplazo en R randomForest
La implementación randomForest no permite el muestreo más allá del número de observaciones, incluso cuando se realiza un muestreo con reemplazo. ¿Por qué es esto? Funciona bien: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Lo que quiero hacer: rf …
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Modelo multinivel versus modelos separados para cada nivel
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de ejecutar modelos separados versus modelos multinivel? Más particularmente, suponga que un estudio examinó pacientes anidados dentro de las prácticas médicas anidadas dentro de los países. ¿Cuáles son las ventajas / desventajas de ejecutar modelos separados para cada país frente a un modelo anidado …
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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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