Questions tagged «social-science»

我正在使用插入符号在数据集上运行交叉验证的随机森林。Y变量是一个因素。我的数据集中没有NaN，Inf或NA。但是，当运行随机森林时，我得到 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see them) Warning messages: 1: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 2: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 3: In data.matrix(x) : NAs introduced by …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

在过去的几年中，各种各样的学者提出了一个有害的科学假设检验问题，称为“研究者自由度”，这意味着科学家在分析过程中有很多选择偏向于p值<5％的发现。例如，这些模棱两可的选择包括要包含的情况，被归类为异常的情况，运行大量的模型规范，直到出现某种情况，不发布无效结果，等等。（引发心理学争论的论文在这里，看到一个受欢迎的石板条和后续辩论安德鲁·盖尔曼在这里，和时代杂志还谈到了这个话题在这里。） 首先，一个澄清问题： 《时代》杂志写道， “ 0.8的幂表示经过检验的十个真实假设中，只有两个被排除在外，因为其影响未在数据中得到体现。” 我不确定这是否适合我在教科书中找到的幂函数的定义，这是拒绝空值作为参数的函数的可能性。使用不同的我们具有不同的功能，因此我不太理解上面的引用。θθθ\thetaθθ\theta 其次，一些研究意义： 在我的政治科学/经济学领域，学者只是用尽了所有可用的国家/地区年度数据。因此，我们不应该在这里摆弄样品吗？ 是否可以仅通过学科中的其他人将重新测试您的论文并由于没有可靠结果而立即将您击倒这一事实来解决运行多个测试但仅报告一个模型的问题？预见到这一点，我这一领域的学者更有可能包括一robustness check节，他们表明多个模型规范不会改变结果。这够了吗？ 安德鲁·盖尔曼（Andrew Gelman）和其他人指出，无论数据如何，总是有可能找到并发布一些并非真正存在的“模式”。但是，考虑到任何经验的“模式”都必须得到理论的支持，并且学科内的竞争理论只会进行辩论/竞赛，以找出哪个阵营能够找到更多的“模式”，因此这不必担心。在各个地方。如果某个模式确实是虚假的，那么当其他样本/设置中没有类似的模式时，后面的理论将很快被推翻。这不是科学的进步吗？ 假设当前期刊对无效结果的趋势实际上将会蓬勃发展，是否有办法让我们将所有无效结果和肯定结果汇总在一起，并推断它们都试图检验的理论？

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我在奥巴马的竞选活动中碰到了有关数据挖掘团队的文章。不幸的是，本文对统计算法的实际机制非常模糊。但是，听起来好像一般技术在社会和政治科学中都是众所周知的。既然这不是我的专业领域，那么谁能指出我有关此类技术的（概述）文献吗？

10 data-mining  social-network  social-science