Als «panel-data» getaggte Fragen

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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten

Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?

Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

modeling large-data overfitting clustering algorithms error spatial r regression predictive-models linear-model average measurement-error weighted-mean error-propagation python standard-error weighted-regression hypothesis-testing time-series machine-learning self-study arima regression correlation anova statistical-significance excel r regression distributions statistical-significance contingency-tables regression optimization measurement-error loss-functions image-processing java panel-data probability conditional-probability r lme4-nlme model-comparison time-series probability probability conditional-probability logistic multiple-regression model-selection r regression model-based-clustering svm feature-selection feature-construction time-series forecasting stationarity r distributions bootstrap r distributions estimation maximum-likelihood garch references probability conditional-probability regression logistic regression-coefficients model-comparison confidence-interval r regression r generalized-linear-model outliers robust regression classification categorical-data r association-rules machine-learning distributions posterior likelihood r hypothesis-testing normality-assumption missing-data convergence expectation-maximization regression self-study categorical-data regression simulation regression self-study self-study gamma-distribution modeling microarray synthetic-data
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

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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Spezifikation der Paneldaten

Ich versuche, die beste Spezifikation für meinen Datensatz herauszufinden. Ich versuche, die Wirksamkeit der Sonderwirtschaftszonen in Polen im Sinne des Wirtschaftswachstums in drei ähnlichen Paneldatenmodellen für erläuterte Variablen zu untersuchen: a) registrierte Arbeitslosenquote b) BIP pro...

stata econometrics panel-data fixed-effects-model
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Längsmodelle in R und WINBUGS oder JAGS

Ich habe versucht, R für einige Längsmodelle zu verwenden, hauptsächlich über lmerund nlmePakete. Es scheint jedoch, dass viele Standardmodelle fehlen, wie beispielsweise Antedependenzmodelle oder faktoranalytische Modelle für Kovarianzmatrizen. Diese Modelle sind in SAS leicht verfügbar. Würde...

r jags panel-data
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Unit-Root-Tests für Paneldaten in R.

Ich habe das plmPaket und möchte Unit-Root-Tests für einige Variablen ausführen. Ich erhalte folgende Fehlermeldung: > purtest(data$tot.emp) Error in data.frame(baldwin = c(59870, 61259, 60397, 58919, 57856, 57227, : arguments imply differing number of rows: 14, 19, 11, 12, 1, 20, 18, 10,...

r panel-data unit-root