Preguntas etiquetadas con errors-in-variables

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Cómo lidiar con datos jerárquicos / anidados en el aprendizaje automático

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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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Regresión de errores en variables: ¿es válido agrupar datos de tres sitios?

Recientemente, un cliente vino a mí para hacer un análisis de arranque porque un revisor de la FDA dijo que su regresión de errores en variables no era válida porque al agrupar datos de sitios, el análisis incluía datos de tres sitios donde dos sitios incluían algunas muestras que estaban lo...

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¿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...

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

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¿Qué puede hacer cuando tiene variables predictoras basadas en promedios grupales con diferentes tamaños de muestra?

Considere un problema de análisis de datos clásico en el que tiene un resultado y cómo se relaciona con varios predictores . El tipo básico de aplicación en mente aquí es que X i 1 , . . . , X i pYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} es un resultado a nivel de grupo, como...

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Métodos para ajustar un modelo de error de medición "simple"

Estoy buscando métodos que puedan usarse para estimar el modelo de error de medición "OLS". x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Donde los errores son normales e...

regression estimation errors-in-variables

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Estimador sesgado para la regresión logrando mejores resultados que uno imparcial en el modelo de error en variables

Estoy trabajando en algunos datos sintéticos para el modelo Error en variable para algunas investigaciones. Actualmente tengo una sola variable independiente, y supongo que sé la varianza para el verdadero valor de la variable dependiente. Entonces, con esta información, puedo lograr un estimador...

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Regresión lineal con ruido de disparo.

Estoy buscando la terminología estadística correcta para describir el siguiente problema. Quiero caracterizar un dispositivo electrónico que tenga una respuesta lineal Y=β0 0+β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon dónde ϵ ∼ N( 0 ,σ2r o)ϵ∼N(0,σro2)\epsilon \sim N(0,\sigma^2_{ro})es un...

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Error sistemático / de medición en una regresión lineal

Supongamos que tengo un conjunto de datos en el que la incertidumbre en las mediciones (que provienen de la propagación de errores sistemáticos del aparato de medición) es diferente para cada punto. Si hago una regresión lineal en el conjunto de datos, ¿cómo calculo la incertidumbre en la...

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Enfoque de función de control y Bootstrap

Comencemos asumiendo que tengo datos de sección transversal en , x_1 , x_2 (ver abajo para y , x_1 , x_2 ).yyyx1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1x2x2x_2 Quiero estimar el efecto de las variables x1x1x_1 y x2x2x_2 y su interacción ( x3=x1∗x2x3=x1∗x2x_3= x_1*x_2 ) en la variable yyy utilizando el enfoque de la...

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