Questions marquées «censoring»

Le processus de censure produit des données avec seulement des informations partielles. L'exemple le plus courant de censure est la * censure à droite * dans l'analyse de survie, où le temps jusqu'à ce que l'événement se produise n'est connu que pour être plus long qu'une certaine durée parce que l'événement ne s'était pas produit à la fin de l'étude.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires

Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...

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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?

Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...

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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?

La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Que sont exactement les données censurées?

J'ai lu différentes descriptions de données censurées: A) Comme expliqué dans ce fil, les données non quantifiées inférieures ou supérieures à un certain seuil sont censurées. Non quantifié signifie que les données sont supérieures ou inférieures à un certain seuil, mais nous ne connaissons pas la...

regression terminology censoring
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Censure droite et censure gauche

Wikipedia donne les définitions suivantes: Censure à droite : un point de données est au-dessus d'une certaine valeur mais il est inconnu de combien. Censure gauche : un point de données est en dessous d'une certaine valeur mais il n'est pas connu de combien. Dans ces définitions, que signifie:...

self-study censoring
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Censure / troncature dans JAGS

J'ai une question sur la façon de régler un problème de censure dans JAGS. J'observe un mélange bivarié normal où les valeurs X ont une erreur de mesure. Je voudrais modéliser les véritables «moyens» sous-jacents des valeurs censurées observées. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v e d ϵ ∼ N( 0 , s d=...

mcmc censoring truncation jags
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Si

Supposons la configuration suivante: Soit Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Aussi Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . De plus ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\;...

distributions central-limit-theorem censoring minimum