Preguntas etiquetadas con multiple-imputation

La imputación múltiple se refiere a un conjunto de rutinas de imposición estocástica destinadas a preservar las características multivariantes de los datos.

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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,...

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R: Bosque aleatorio que arroja NaN / Inf en el error de "llamada de función externa" a pesar de que no hay NaN en el conjunto de datos [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...

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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 <-...

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lmer con datos imputados multiplicados

¿Cómo puedo obtener efectos aleatorios agrupados para lmer después de una imputación múltiple? Estoy usando ratones para imputar múltiples un marco de datos. Y lme4 para un modelo mixto con intercepción aleatoria y pendiente aleatoria. Agrupar lmer funciona bien, excepto que no agrupa los efectos...

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Prueba post-hoc después de 2 factores repetidos medidas ANOVA en R?

Tengo problemas para encontrar una solución con respecto a cómo ejecutar una prueba post-hoc (Tukey HSD) después de un ANOVA de medidas repetidas de 2 factores (ambos dentro de los sujetos) en R. Para el ANOVA, he usado la función aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...

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