Публикации по теме 'random-effects'
Машинное обучение со смешанными эффектами для категориальных переменных высокой мощности — Часть II: GPBoost…
Демонстрация GPBoost в Python и R с использованием реальных данных
Категориальные переменные с высокой кардинальностью — это переменные, для которых количество различных уровней велико по сравнению с размером выборки набора данных. В Части I этой серии мы провели эмпирическое сравнение различных методов машинного обучения и обнаружили, что случайные эффекты являются эффективным инструментом для обработки категориальных переменных высокой мощности с помощью алгоритма GPBoost..
Вопросы по теме 'random-effects'
выбор наилучшей структуры случайных эффектов в GLMM
Я пытаюсь выбрать лучшую структуру случайного эффекта в GLMM, прежде чем начать с фиксированных условий. Для этого я включаю все фиксированные эффекты и их взаимодействия (помимо оптимальной модели), а затем пробую разные комбинации случайных...
1619 просмотров
schedule
17.04.2023
Stata с использованием xtreg для кластерных моделей случайных эффектов
Я хочу использовать xtreg для получения перехватов случайных эффектов для отдельных групп и их прогнозируемых значений. Однако все команды прогнозирования просто заполняют все группы постоянным значением.
Используя данные за 1 год:
xtset group...
430 просмотров
schedule
09.06.2023
R: метаанализ повторных измерений/модель случайных эффектов
mydat <- data.frame(stage1 = c(4, 3, 2, 1), n1 = c(10, 40, 30, 20))
mydat
stage1 n1
1 4 10
2 3 40
3 2 30
4 1 20
У меня есть простой набор данных с 4 исследованиями (по 1 в строке), и у меня есть количество событий (этап...
220 просмотров
schedule
14.07.2023
Извлечение случайных эффектов из объекта gamlss
Я запустил бета-регрессию с моделью случайных перехватов, используя пакет gamlss в R. Вызов выглядит так:
uik.max.model <- gamlss(formula = max.opp.vote ~ n_commute + vote_commute + uik_dummy +
opp.gd + opp.m + pay +...
1353 просмотров
schedule
05.04.2023
Определение априора как для случайных эффектов, так и для дисперсии случайных эффектов в модели со смешанными эффектами (R brms)
Я хочу соответствовать подсчетам модели Пуассона GLMM. У меня 121 субъект ( subject ), я наблюдаю 8 счетов Пуассона ( count ) на субъект: они соответствуют 2 типам событий ( event ) x 4 периодам ( period ).
'data.frame': 968 obs. of 4...
583 просмотров
schedule
25.05.2022
nlme со скрещенными случайными эффектами
Я пытаюсь подогнать скрещенную нелинейную модель случайного эффекта к линейным моделям случайного эффекта , как упоминалось в в этом вопросе и в этом сообщение списка рассылки с использованием пакета nlme . Тем не менее, я получаю сообщение...
982 просмотров
schedule
04.04.2024
Самый простой пакет R для настройки объекта как случайного эффекта в смешанной логит-модели
У меня есть набор данных, в котором люди, каждый из которых принадлежит к определенной группе, неоднократно выбирали один из нескольких дискретных результатов.
subID group choice
1 Big A
1 Big B
2 Small B
2 Small...
953 просмотров
schedule
08.12.2022
Бета-коэффициенты в регрессионной модели случайных эффектов панельных данных
Я хотел получить бета-коэффициенты в моей модели регрессии случайных эффектов панельных данных в Stata. Но потом я заметил, что опция beta не разрешена в команде xtreg .
Это заставило меня задуматься, возможно, неправильно использовать...
63 просмотров
schedule
19.01.2023