PU
даже звучит стремно
Size: a a a
2020 November 08
O
А что народ думает про логистическую регрессию со смешанными эффектами, которую запустили на несбалансированных данных (92% к 8%, 2000 наблюдений)...
наверное самое простое, это 2000 наблюдений это генеральная совокупность или выборка?
если первое, и данные такие и есть, никаких смещений быть не могло. то делайте что хотите.
Если выборка, то мне кажется, нужен какой-то другой метод анализа. Но это надо погуглить статьи по биостатистике или экологии может. Там у них часто данные несбалансированные и выборки.
если первое, и данные такие и есть, никаких смещений быть не могло. то делайте что хотите.
Если выборка, то мне кажется, нужен какой-то другой метод анализа. Но это надо погуглить статьи по биостатистике или экологии может. Там у них часто данные несбалансированные и выборки.
PU
наверное самое простое, это 2000 наблюдений это генеральная совокупность или выборка?
если первое, и данные такие и есть, никаких смещений быть не могло. то делайте что хотите.
Если выборка, то мне кажется, нужен какой-то другой метод анализа. Но это надо погуглить статьи по биостатистике или экологии может. Там у них часто данные несбалансированные и выборки.
если первое, и данные такие и есть, никаких смещений быть не могло. то делайте что хотите.
Если выборка, то мне кажется, нужен какой-то другой метод анализа. Но это надо погуглить статьи по биостатистике или экологии может. Там у них часто данные несбалансированные и выборки.
да это классическая проблема датасатанистов ведь :)
@aGricolaMZ я бы тут подумал про сам дизайн - что важно, прогноз или коэффициенты в модели
@aGricolaMZ я бы тут подумал про сам дизайн - что важно, прогноз или коэффициенты в модели
a
коэффициенты
O
AS
Я тут кидал классический обзор на эту тему
PU
я бы попробовал сократить выборку до 50/50, и посмотреть, что там с коэффициентами, как минимум
PU
Я тут кидал классический обзор на эту тему
проблема в том, что это не просто про балансировать или нет при предсказании классов, а как интерпретировать коэффициенты при смешанных эффектах, и можно ли им доверять в таком дизайне
PU
но если бросишь обзор еще раз, будет тоже хорошо :)
AS
AS
Не самая лучшая версия, но другой не нашлось.
MV
А что народ думает про логистическую регрессию со смешанными эффектами, которую запустили на несбалансированных данных (92% к 8%, 2000 наблюдений)...
В каком смысле "несбалансированные"? Дискретный предиктор с двумя градациями 92% и 8%?
MV
ага
Я бы не волновалась с учетом общего большого объема выборки.
MV
вот тут пишут, что коэффициенты "летят" если данные несбалансированы сильно. Но это первое, что на глаза попалось по теме
Здесь про баланс в значении отклика
a
Я бы не волновалась с учетом общего большого объема выборки.
спасибо!
MV
спасибо!
Статей не нашла, но вот есть ответ от Френка Харрелла на StackExchange https://stats.stackexchange.com/a/387721
Т.е. последствия как обычно в дисперсионке - разная точность оценки для групп с разной численностью
Т.е. последствия как обычно в дисперсионке - разная точность оценки для групп с разной численностью
V
Да ничего особенного не будет. Просто мало данных для меньшего класса, больше CI.
V
аналогии можно в финансах поискать, low defaults
2020 November 09
БА
Rебята, подскажите, пожалуйста, как лучше наладить автоисполнение RMD в PDF?