คำถามติดแท็ก cluster-sample

ฉันกำลังทดลองกับอัลกอริทึมของเครื่องเร่งการไล่ระดับสีผ่านcaretแพ็คเกจใน R ใช้ชุดข้อมูลการรับสมัครวิทยาลัยขนาดเล็กฉันใช้รหัสต่อไปนี้: 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 machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage …

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 

ฉันกำลังมองหาคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจที่ซับซ้อนด้วยโมเดลหลายระดับในอาร์ฉันใช้surveyแพคเกจน้ำหนักเพื่อความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากันของการเลือกในแบบจำลองระดับเดียว แต่แพ็คเกจนี้ไม่มีฟังก์ชันสำหรับการสร้างแบบหลายระดับ lme4แพคเกจเป็นที่ดีสำหรับการสร้างแบบจำลองหลายระดับ แต่มีไม่ได้เป็นวิธีที่ฉันรู้ที่จะรวมน้ำหนักในระดับที่แตกต่างกันของการจัดกลุ่ม Asparouhov (2006)สร้างปัญหา: แบบหลายระดับมักถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากการออกแบบการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม การออกแบบการสุ่มตัวอย่างดังกล่าวมักจะใช้ความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากันของการเลือกในระดับคลัสเตอร์และระดับบุคคล น้ำหนักตัวอย่างจะถูกกำหนดในหนึ่งหรือทั้งสองระดับเพื่อสะท้อนความน่าจะเป็นเหล่านี้ หากน้ำหนักการสุ่มตัวอย่างถูกเพิกเฉยไม่ว่าในระดับใดการประมาณค่าพารามิเตอร์สามารถลำเอียงอย่างมาก แนวทางหนึ่งสำหรับแบบจำลองสองระดับคือตัวประมาณความน่าจะเป็นแบบหลอกหลายระดับ (MPML) ที่ใช้ใน MPLUS ( Asparouhov et al,? ) Carle (2009)ตรวจสอบแพ็คเกจซอฟต์แวร์ที่สำคัญและให้คำแนะนำเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีดำเนินการต่อ: ในการดำเนินการ MLM อย่างเหมาะสมกับข้อมูลการสำรวจที่ซับซ้อนและตุ้มน้ำหนักการออกแบบนักวิเคราะห์จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์ที่สามารถรวมน้ำหนักที่ปรับสัดส่วนไว้นอกโปรแกรม ปัจจุบันโปรแกรมซอฟต์แวร์ MLM ที่สำคัญสามโปรแกรมอนุญาตสิ่งนี้: Mplus (5.2), MLwiN (2.02) และ GLLAMM น่าเสียดายที่ HLM และ SAS ไม่สามารถทำได้ West และ Galecki (2013)ให้ความเห็นที่อัปเดตมากกว่าเดิมและฉันจะเสนอราคาข้อความที่เกี่ยวข้องตามความยาว: ในบางครั้งนักวิเคราะห์ต้องการปรับ LMM ให้เหมาะกับการสำรวจชุดข้อมูลที่รวบรวมจากตัวอย่างด้วยการออกแบบที่ซับซ้อน (ดู Heeringa et al, 2010, …

11 r  mixed-model  weighted-sampling  cluster-sample