在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值 / 开普饭

欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA.GEO, SEER数据挖掘. 关于分类变量的缺失值究竟如何处理,我也咨询过很多人,包括统计方 ...

图片源自网络欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA.GEO, SEER数据挖掘. 临床大数据研究系列文献分享第4篇,由浙江大学章仲 ...

导读异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据: 异常值是指样本中的个别值,其数据明显偏离其余的观测值. 异常值也称为离群点,异常值的分析也称为离群点分析. 异常值通常被定义为小于Q1 ...

本文将为你介绍数据缺失时的处理办法. 1. Feature Imputation Feature Imputation是指数据中的数据缺失某些特征值的时候,用一定的方法来解决此问题的过程. 2. 缺失 ...

按照数据缺失机制,数据分析过程中,我们可以将其分为以下几类: (1)完全随机缺失(MCAR):所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关. (2)随机缺失(MAR):假设缺失 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC).这带来许多优点: 预测变量的数量 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12111 在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型. Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的 ...

写在前面像不像Gephi出图,Gephi布局还是有很多人喜欢,R语言确实不好实现,这个算法需要大量的迭代,让模块化点之间连线最短,不断修正,很耗费时间,我将聚类算法和修改后的距离算法合并起来并结合节 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择.为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17592 最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案. HMM用于建模数据序列,无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量.但是,问题是,对于问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性.它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归.但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间.使用随时间变化的时间相关 ...

在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值