Вопросы с тегом «interpretation»

Я довольно новичок в этом вопросе с тестами на биномиальные данные, но мне нужно было сделать один, и теперь я не уверен, как интерпретировать результат. Переменная y, переменная отклика, является биномиальной, а объясняющие факторы непрерывны. Вот что я получил при подведении итогов: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

Я пытаюсь создать полином второго порядка, соответствующий некоторым имеющимся у меня данным. Допустим, я заговорю это подходит с ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Я получил: Таким образом, подгонка второго порядка работает довольно хорошо. Я рассчитываю это с R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) И я получаю: …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Х и Y не коррелированы (-.01); однако, когда я помещаю X в предсказание множественной регрессии Y, наряду с тремя (A, B, C) другими (связанными) переменными, X и две другие переменные (A, B) являются значимыми предикторами Y. Обратите внимание, что два других ( A, B) переменные значительно коррелируют с Y вне …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Мои вопросы Какова интуитивная причина ротации факторов в факторном анализе (или компонентов в PCA)? Насколько я понимаю, если переменные почти одинаково загружены в верхних компонентах (или факторах), то, очевидно, трудно дифференцировать компоненты. Таким образом, в этом случае можно использовать вращение, чтобы лучше дифференцировать компоненты. Это верно? Каковы последствия выполнения вращений? …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

Я знаю, что есть много материалов, объясняющих р-значение. Однако эту концепцию нелегко понять без дальнейшего разъяснения. Вот определение p-значения из Википедии: Значение p - это вероятность получения тестовой статистики, по крайней мере, такой же экстремальной, как и та, которая фактически наблюдалась, при условии, что нулевая гипотеза верна. ( http://en.wikipedia.org/wiki/P-value ) …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

Википедия объясняет: Для набора данных среднее значение представляет собой сумму значений, деленную на количество значений. Это определение, однако, соответствует тому, что я называю «средним» (по крайней мере, это то, что я помню, изучая). И все же Википедия еще раз цитирует: Существуют и другие статистические показатели, в которых используются выборки, которые …

31 mean  interpretation  average 

Много раз я сталкивался с неофициальными предупреждениями против «отслеживания данных» (вот один забавный пример ), и я думаю, что у меня есть интуитивное представление о том, что это значит, и почему это может быть проблемой. С другой стороны, «исследовательский анализ данных» представляется вполне респектабельной процедурой в статистике, по крайней мере, …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Я наткнулся на этот хороший учебник: Руководство по статистическому анализу с использованием R. Глава 13. Анализ основных компонентов: Олимпийский гепатлон о том, как делать PCA на языке R. Я не понимаю интерпретацию рисунка 13.3: Итак, я строю первый собственный вектор против второго собственного вектора. Что это значит? Предположим, что собственное …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

Если я правильно понимаю, доверительный интервал параметра - это интервал, построенный методом, который дает интервалы, содержащие истинное значение для определенной доли выборок. Таким образом, «достоверность» относится к методу, а не к интервалу, который я вычисляю из конкретной выборки. Как пользователь статистики, я всегда чувствовал себя обманутым, поскольку пространство всех выборок …

30 confidence-interval  interpretation 

Я немного новичок в использовании логистической регрессии, и меня немного смущает расхождение между моими интерпретациями следующих значений, которые, по моему мнению, будут одинаковыми: возведенные в степень значения беты прогнозируемая вероятность результата с использованием бета-значений. Вот упрощенная версия модели, которую я использую, где недоедание и страхование являются двоичными, а богатство непрерывным: …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

Я довольно плохо знаком со статистикой, и мне нужна ваша помощь. У меня есть небольшой образец, как показано ниже: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Я выполнил тест Шапиро-Уилка, используя R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) и я получил следующий результат: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Теперь, если я …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

Я принимал участие в конкурсе по машинному обучению, где они использовали RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) для оценки производительности, прогнозирующей цену продажи категории оборудования. Проблема в том, что я не уверен, как интерпретировать успех моего конечного результата. Например , если я достиг RMSLE из я мог поднять его экспоненциальную мощность и …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Я надеюсь, что вы все не возражаете против этого вопроса, но мне нужна помощь в интерпретации выходных данных для выходных данных модели линейных смешанных эффектов, которые я пытался научиться делать в R. Я новичок в продольном анализе данных и регрессии линейных смешанных эффектов. У меня есть модель, которую я определяю …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Для статистических моделей и моделей машинного обучения существует несколько уровней интерпретируемости: 1) алгоритм в целом, 2) части алгоритма в целом, 3) части алгоритма на конкретных входных данных, и эти три уровня разбиты на две части каждая, один для обучения и один для функции eval. Последние две части гораздо ближе, чем …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation