我们可以在考虑方法论差异的同时合并两个数据集吗?

问题描述

我想在分别于 2012 年和 2019 年收集的两个数据集上合并、分析和测试模型。它们都是重复测量,但是 2012 年的数据集是在 3 个会话和 24 名参与者中收集的,而 2019 年数据集是在 6 个会话和 8 个参与者中收集的。另一个区别是 2019 年的数据集使用了我们机器的升级版本,但是两台机器的原始输出格式相同。

有没有办法解决这些差异(最好在 R/Python 中),还是最好单独建模?

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!

如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)