論文の概要: Ordinal Mixed-Effects Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03130v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 10:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:59:55.858986
• Title: Ordinal Mixed-Effects Random Forest
• Title（参考訳）: 常交混合がランダム林に与える影響
• Authors: Giulia Bergonzoli, Lidia Rossi, Chiara Masci,
• Abstract要約: 我々は、通常混合効果ランダムフォレスト(OMERF)と呼ばれる革新的な統計手法を提案する。 ランダム・フォレストの使用を階層データや順序応答の分析にまで拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an innovative statistical method, called Ordinal Mixed-Effect Random Forest (OMERF), that extends the use of random forest to the analysis of hierarchical data and ordinal responses. The model preserves the flexibility and ability of modeling complex patterns of both categorical and continuous variables, typical of tree-based ensemble methods, and, at the same time, takes into account the structure of hierarchical data, modeling the dependence structure induced by the grouping and allowing statistical inference at all data levels. A simulation study is conducted to validate the performance of the proposed method and to compare it to the one of other state-of-the art models. The application of OMERF is exemplified in a case study focusing on predicting students performances using data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2022. The model identifies discriminating student characteristics and estimates the school-effect.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダム林の利用を階層データと順序応答の分析に拡張する,規則混合・影響ランダム林(OMERF)という,革新的な統計手法を提案する。 このモデルは、木に基づくアンサンブル法に典型的なカテゴリ変数と連続変数の両方の複雑なパターンをモデル化する柔軟性と能力を保持し、同時に階層データの構造を考慮に入れ、グループ化によって引き起こされる依存構造をモデル化し、全てのデータレベルで統計的推論を可能にする。 提案手法の有効性を検証し,他の最先端技術モデルと比較するためのシミュレーション研究を行った。 OMERFの適用例は,2022年度国際学生評価プログラム(PISA)のデータを用いて,学生の成績を予測することに焦点を当てたケーススタディである。 モデルは、生徒の特徴を識別し、学校効果を推定する。

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