প্রশ্ন ট্যাগ «missing-data»

আমার কাছে ডেটা টেবিল টি 1 রয়েছে, এতে প্রায় এক হাজার ভেরিয়েবল (ভি 1) এবং প্রায় 200 মিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট রয়েছে। ডেটা অপ্রয়োজনীয় এবং বেশিরভাগ এন্ট্রি এনএ। প্রতিটি ডেটাপয়েন্টগুলিতে অন্যের থেকে আলাদা করার জন্য একটি অনন্য আইডি এবং তারিখের জুড়ি থাকে। আমার কাছে অন্য একটি টেবিল টি 2 রয়েছে, এতে …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

প্রসঙ্গ : কিছু অনুপস্থিত ডেটা সহ শ্রেণিবিন্যাসের রিগ্রেশন। প্রশ্ন : আর-এ হারিয়ে যাওয়া ডেটা সম্বোধনের জন্য আমি কীভাবে পূর্ণ তথ্য সর্বাধিক সম্ভাবনা (এফআইএমএল) অনুমান ব্যবহার করব? এমন কোনও প্যাকেজ রয়েছে যা আপনি সুপারিশ করবেন এবং সাধারণ পদক্ষেপগুলি কী কী? অনলাইন সংস্থান এবং উদাহরণগুলিও খুব সহায়ক হবে। পিএস : আমি একজন …

19 r  maximum-likelihood  missing-data 

আমি কৃষি পরীক্ষায় একটি ডেটাসেট পেয়েছি। আমার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল একটি প্রতিক্রিয়া অনুপাত: লগ (চিকিত্সা / নিয়ন্ত্রণ)। আমি কী পার্থক্যটির মধ্যস্থতা নিয়ে আগ্রহী, তাই আমি আরই মেটা-রেগ্রেশনগুলি চালাচ্ছি (অপরিচ্ছন্ন, কারণ এটি পরিষ্কার স্পষ্ট বলে মনে হয় যে প্রভাবের আকারটি অনুমানের ভিন্নতার সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়)। প্রতিটি সমীক্ষায় শস্যের ফলন, বায়োমাস ফলন বা …

18 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

বেস ডেটা : আমার কাছে মূল্যায়নগুলি সহ ~ 1000 জন চিহ্নিত রয়েছে: '1,' [ভাল] '2,' [মাঝারি] বা '3' [খারাপ] - এই মানগুলি আমি ভবিষ্যতে মানুষের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছি । এছাড়াও, আমার কাছে কিছু জনসংখ্যার তথ্য আছে: লিঙ্গ (শ্রেণিবদ্ধ: এম / এফ), বয়স (সংখ্যাসূচক: 17-80), এবং জাতি (বিভাগীয়: কালো …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

একটি এলোমেলো জনসংখ্যার নমুনা জরিপ করা হয়েছিল। তাদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা নিরামিষ ডায়েট খান কিনা? যদি তারা হ্যাঁ উত্তর দেয় তবে তাদেরকেও নির্দিষ্ট সময় জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা বিনা বাধা ছাড়াই নিরামিষ ডায়েট করছেন। আমি নিরামিষাশীদের আনুগত্যের গড় দৈর্ঘ্য গণনা করতে এই তথ্যটি ব্যবহার করতে চাই। অন্য …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

আমার কাছে দূষণের ডেটাগুলির একটি বিশাল সেট রয়েছে যা 2 বছর ধরে প্রতি 10 মিনিটে রেকর্ড করা হয়, তবে তথ্যগুলিতে অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে (কিছু কিছু যা একসাথে কয়েক সপ্তাহের জন্য যায়)। রাতের তুলনায় ডেটাটি বেশ মৌসুমী বলে মনে হয় এবং দিনের বেলাতে একটি বিশাল পার্থক্য রয়েছে যেখানে মানগুলির মধ্যে খুব …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

আমি আর forecastপ্যাকেজ দ্বারা মুগ্ধ , পাশাপাশি উদাহরণস্বরূপ zooঅনিয়মিত সময় সিরিজের জন্য প্যাকেজ এবং অনুপস্থিত মানগুলির বিভাজন। আমার অ্যাপ্লিকেশনটি কল সেন্টার ট্র্যাফিক পূর্বাভাসের ক্ষেত্রের, সুতরাং সাপ্তাহিক সপ্তাহের ডেটা (প্রায়) সর্বদা অনুপস্থিত থাকে যা সুন্দরভাবে পরিচালনা করতে পারে zoo। এছাড়াও, কিছু স্বতন্ত্র পয়েন্টগুলি অনুপস্থিত হতে পারে, আমি কেবল এর NAজন্য আর …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: 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] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

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 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

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 

আমি জানি এটি পরিসংখ্যানগতভাবে কিছুটা দড়ি হতে পারে তবে এটি আমার সমস্যা। আমার কাছে প্রচুর পরিসীমা তথ্য রয়েছে, এটি একটি ভেরিয়েবলের ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং নমুনার আকার বলতে say এই ডেটা কিছু জন্য আমি একটি গড় আছে, কিন্তু অনেক না। প্রতিটি পরিসরের পরিবর্তনের পরিমাণ নির্ধারণের জন্য এবং উপায়গুলির সাথে তুলনা করতে …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

মডেলগুলির তাত্পর্যপূর্ণ স্মুথিং পরিবারের প্রসঙ্গে নিখোঁজ ডেটাগুলি মোকাবেলার জন্য কোনও আদর্শ উপায় বলে মনে হয় না। বিশেষ করে, আর বাস্তবায়ন নামক ETS মধ্যে পূর্বাভাস প্যাকেজ মাত্র অনুপস্থিত তথ্য ছাড়া দীর্ঘতম subsequence নিতে বলে মনে হয় এবং বুক "সূচক মসৃণকরণ সঙ্গে পূর্বাভাস" Hyndman এট দ্বারা। মোটেও অনুপস্থিত তথ্য সম্পর্কে কথা বলে …

14 time-series  forecasting  missing-data 

পরিবর্তনশীল সংখ্যক বৈশিষ্ট্য সহ ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কিছু পদ্ধতি কী কী? উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি সমস্যা বিবেচনা করুন যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট x এবং y পয়েন্টের ভেক্টর এবং আমাদের প্রতিটি দৃষ্টান্তের জন্য একই পয়েন্টের সংখ্যা নেই। আমরা কি প্রতিটি জোড় x এবং y পয়েন্টের বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিবেচনা করতে পারি? বা আমাদের …

14 machine-learning  missing-data 

আমি এই দু'জনকে একাধিকবার ব্যাখ্যা করেছি। তারা আমার মস্তিষ্ক রান্না করা অবিরত। র্যান্ডম এ অনুপস্থিত হওয়া অনুধাবন করা বোঝায় এবং র্যান্ডম এ সম্পূর্ণরূপে অনুপস্থিত হওয়া বোঝায় ... এটি মিস করা এ র্যান্ডম যা ততটা নয়। এমআরএআর নয় তবে এমসিএআর হতে পারে এমন ডেটা কীসের জন্ম দেয়?

13 missing-data 

আমি নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতার অধীনে আমার ডেটা সেটটিতে হারিয়ে যাওয়া মানগুলি প্রতিস্থাপনের জন্য অভিশাপ ব্যবহার করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, আমি নিক্ষিপ্ত পরিবর্তনশীল চাই x1, বলতে বেশী হতে অথবা আমার দুই অন্যান্য ভেরিয়েবল সমষ্টির সমান x2এবং x3। আমিও চাই x3হয় এর আরোপিত করা 0বা >= 14এবং আমি চাই x2দ্বারা পারেন আরোপিত করা 0বা …

13 r  spss  missing-data  multiple-imputation 

আমি মাল্টিভেরিয়েবল মডেল বিল্ডিং পড়ছি : প্যাট্রিক রয়স্টন এবং উইলি সৌরব্রির মডেলিং কনটিনিউশন ভেরিয়েবলের ফ্র্যাকশনাল পলিনোমিয়ালের উপর ভিত্তি করে রিগ্রেশন অ্যানালাইসিসের একটি প্র্যাকমেটিক অ্যাপ্রোচ। এখনও অবধি আমি মুগ্ধ এবং এটি একটি আকর্ষণীয় পদ্ধতির যা আমি আগে বিবেচনা করি নি। তবে লেখক নিখোঁজ ডেটা নিয়ে কাজ করেন না। প্রকৃতপক্ষে, পি। ১ …

12 regression  missing-data  fractional-polynomial