«errors-in-variables» 태그된 질문

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 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 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

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 

FDA 검토자가 사이트의 데이터를 풀링 할 때 두 사이트에 일부 샘플이 포함 된 3 개 사이트의 풀링 데이터가 포함되어 있기 때문에 FDA 검토자가 해당 변수의 오류 회귀가 유효하지 않다고 말했기 때문에 최근에 고객이 부트 스트랩 분석을 수행하게되었습니다. 똑같다. 배경 고객은 기존의 승인 된 방법과 "동등한"방법을 보여주고 자하는 새로운 분석 방법을 …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

당신은 결과가 어디 고전적인 데이터 분석 문제를 고려 YiYiY_{i} 그리고 그것은 예측의 수와 관련되는 방법 Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . 여기서 염두에 두어야 할 기본 응용 프로그램 유형은 YiYiY_{i} 는 도시 의 범죄율과 같은 그룹 수준의 결과 입니다.iii 예측 변수는 도시 인구 통계 학적 특징과 같은 그룹 레벨 특성 입니다.iii 기본 …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

일부 연구를 위해 Error In Variable 모델에 대한 일부 구문 데이터를 연구하고 있습니다. 현재 단일 독립 변수가 있으며 종속 변수의 실제 값에 대한 분산을 알고 있다고 가정합니다. 따라서이 정보를 사용하여 종속 변수의 계수에 대한 편견 추정량을 얻을 수 있습니다. 모델: , Y=0.5(X)-(10)+E(2)여기서, E1~N(0,σ2)일부σ예2~N(0,1)엑스~= x + e1x~=x+e1\tilde{x} = x + e_1 …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

"OLS"측정 오류 모델을 추정하는 데 사용할 수있는 방법을 찾고 있습니다. 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} 오류가 미지로 통상 무관 어디 편차를 및 σ 2 X . 이 경우 "표준"OLS가 작동하지 않습니다.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} Wikipedia …

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