首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R中加权调查数据的Oaxaca分解

是一种统计方法,用于分析两个群体之间的差异,并确定这些差异的贡献因素。它通常应用于社会科学研究中,特别是在经济学和社会学领域。

Oaxaca分解的目标是解释两个群体之间的平均差异,例如男性和女性的收入差异。它通过将这种差异分解为两个部分来实现:一个是由于不同群体的特征差异所导致的“解释性差异”,另一个是由于不同群体的特征对差异的影响不同所导致的“不可解释性差异”。

在R中,可以使用survey包来处理加权调查数据,并使用oaxaca函数执行Oaxaca分解。该函数需要提供两个数据集,分别代表两个群体的数据,并指定需要分解的变量。此外,还可以使用weights参数指定加权调查数据的权重。

Oaxaca分解的结果可以通过解释性差异和不可解释性差异的贡献来解释两个群体之间的差异。解释性差异可以通过比较两个群体的特征差异来解释,而不可解释性差异则表示两个群体的特征对差异的影响不同。

在实际应用中,加权调查数据的Oaxaca分解可以用于研究不同群体之间的收入差异、教育差异、就业差异等。它可以帮助研究人员了解不同因素对差异的贡献程度,并提供政策制定者制定针对性政策的依据。

腾讯云提供了一系列与数据分析和处理相关的产品,例如腾讯云数据仓库(TencentDB)、腾讯云大数据分析平台(Tencent Cloud Big Data)、腾讯云人工智能平台(Tencent AI Lab)等。这些产品可以帮助用户在云计算环境中进行数据处理、分析和建模,提高数据处理效率和准确性。

更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息,您可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Nature neuroscience:结构束的改变预示着淀粉样蛋白阳性老年人的下游tau蛋白累积

    阿尔兹海默症的动物模型表明,在淀粉样蛋白病理学的促进下,tau蛋白病理学的传播可能沿着相关的途径发生。为了在人类中研究这些想法,研究者将淀粉样蛋白扫描与纵向数据相结合,包括白质连接、海马体积、tau正电子发射断层扫描以及256名认知健康的老年人的记忆表现。海马体积基线越低,连接海马扣带束(HCB)的平均扩散率越高。HCB扩散率预测了淀粉样蛋白阳性个体后扣带皮层的下游连接区tau蛋白的积累,而非淀粉样蛋白阴性个体。此外,HCB扩散率预测了具有高后扣带皮层tau结合的淀粉样蛋白阳性个体的记忆衰退。研究者的结果提供了更高的淀粉样蛋白病理学的体内证据,强调了后扣带皮层下游HCB扩散率和tau积累之间的联系,并促进记忆衰退。这证实了淀粉样蛋白在增强神经衰弱和记忆衰退方面的关键作用,标志着临床前期的阿尔茨海默病的开始。

    03

    【干货】机器学习工程师必须知道的十个算法

    【新智元导读】机器学习算法可以分为三个大类:监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习对于有属性(标记)的特定数据集(训练集)是非常有效的。无监督学习对于在给定未标记的数据集(目标没有提前指定)上发现潜在关系是非常有用的。强化学习介于这两者之间——它针对每次预测步骤(或行动)会有某种形式的反馈,但是没有明确的标记或者错误信息。本文主要介绍有关监督学习和无监督学习的10种算法。 机器学习作为人工智能的一个子领域,在过去几年里无疑越来越受欢迎。大数据目前在科技行业是最热门的潮流,而机器学习在基于大量数据之上做出预

    06

    Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement

    Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和光照。大多数现有的基于retinx的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束条件和参数,当应用于各种场景时,可能会受到模型容量的限制。在本文中,我们收集了一个包含低/正常光图像对的低光数据集(LOL),并提出了在该数据集上学习的深度视网膜网络,包括用于分解的解分解网和用于光照调整的增强网。在解压网络的训练过程中,分解的反射率和光照没有ground truth。该网络仅在关键约束条件下学习,包括成对低/正常光图像共享的一致反射率和光照的平滑度。在分解的基础上,通过增强网络对光照进行亮度增强,联合去噪时对反射率进行去噪操作。Retinex-Net是端到端可训练的,因此学习的分解本质上有利于亮度调整。大量实验表明,该方法不仅在弱光增强方面具有良好的视觉效果,而且能很好地表征图像的分解。

    02

    从DTFT到DFS,从DFS到DFT,从DFT到FFT,从一维到二维

    因为要移植CSK得写快速傅里叶变换的算法,还是二维的,以前在pc平台上只需调用库就可以了,只是有点印象原信号和变换之后代表的是什么,但是对于离散傅里叶变换的来龙去脉忘得已经差不多了,最近要用到,于是重新来学习一遍,翻出了自己大三当时录的吴镇扬老师讲的数字信号处理的视频,DFT-FFT这里老师讲了有10讲之多,但每讲都不是很长,20分钟左右,这里记录一下学习的过程,前面的推导有点多,简书又打不了公式,mathtype的直接复制也不过来,截图又太麻烦,也为了自己再推导一遍,手写了前面一部分的内容。图片形式传上来。 简单说几句:DTFT有了之后为什么还要搞出来一个DFT呢,其根本原因就是因为DTFT的频域是连续的,无法用计算机进行处理。根据我们之前得到的的傅里叶变换的规律:

    04

    精神分裂症患者的脑老化:来自ENIGMA精分联盟26个国际队列的证据

    精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中,我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据,以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据,共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁,范围18 ~ 73岁,55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值,7个皮层下体积,侧脑室体积和总颅内体积组成,所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中,脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明,SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。

    02
    领券