Вопросы с тегом «interpretation»

Я запускаю GEE на 3-уровневых несбалансированных данных, используя ссылку logit. Как это отличается (с точки зрения выводов, которые я могу сделать, и значения коэффициентов) от GLM со смешанными эффектами (GLMM) и логит-связью? Более подробно: наблюдения представляют собой одиночные испытания Бернулли. Они сгруппированы в классы и школы. Используя R. Casewise, опущение …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

Мне интересно, как интерпретировать коэффициент стандартных ошибок регрессии при использовании функции отображения в R. Например, в следующем выводе: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual sd = 0.90, R-Squared …

26 r  regression  interpretation 

Рассмотрим пример R ниже: plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) Что именно означает ось Y "Высота"? Глядя на Северную Каролину и Калифорнию (скорее слева). Калифорния "ближе" к Северной Каролине, чем Аризона? Могу ли я сделать эту интерпретацию? Гавайи (справа) присоединяются к группе довольно поздно. Я могу видеть это, поскольку это "выше" чем …

25 interpretation  hierarchical-clustering  dendrogram 

У меня есть данные из опроса, в котором респонденты были случайным образом распределены в одну из четырех групп: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 В то время как три группы лечения немного различаются по применяемому стимулу, главное различие, о котором я забочусь, - это контрольная и …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

Какова семантическая разница между среднеквадратичной ошибкой (MSE) и среднеквадратичной ошибкой (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction 

Я ищу примеры того, как интерпретировать оценки AIC (информационный критерий Акайке) и BIC (информационный критерий Байеса). Может ли отрицательное различие между BIC быть интерпретировано как последующие шансы одной модели над другой? Как я могу выразить это словами? Например, BIC = -2 может означать, что шансы лучшей модели по сравнению с …

23 interpretation  aic  bic 

Когда мы делаем множественные регрессии и говорим, что смотрим на среднее изменение переменной для изменения переменной , сохраняя все остальные переменные постоянными, при каких значениях мы держим другие переменные постоянными? Их значит? Нуль? Любое значение?yyyxxx Я склонен думать, что это любой ценностью; просто ищу разъяснений. Если бы у кого-то было …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

Предположим, я консультант и хочу объяснить своему клиенту полезность доверительного интервала. Клиент говорит мне, что мои интервалы слишком широки, чтобы быть полезными, и он предпочел бы использовать их вдвое меньше. Как мне ответить?

22 confidence-interval  interpretation 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . Я читал другие темы о графиках частичной зависимости, и большинство из них касаются того, как вы на самом деле строите их с помощью разных пакетов, а не того, как …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . У меня есть вопрос, касающийся интерпретации параметров для GLM с гамма-распределенной зависимой переменной. Вот что R возвращает для моего GLM с лог-ссылкой: Call: glm(formula = income ~ height + …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Может кто-нибудь объяснить, какова естественная интерпретация гиперпараметров LDA? ALPHAи BETAявляются параметрами распределения Дирихле для (по документу) темы и (по теме) словосочетания соответственно. Однако кто-то может объяснить, что значит выбирать большие значения этих гиперпараметров по сравнению с меньшими значениями? Означает ли это, что в документах должно быть какое-то предварительное убеждение с …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

Я запустил обобщенную линейную смешанную модель в R и включил эффект взаимодействия между двумя предикторами. Взаимодействие не было значительным, но основные эффекты (два предиктора) были оба. Теперь многие примеры из учебников говорят мне, что, если взаимодействие имеет существенный эффект, основные эффекты не могут быть интерпретированы. Но что, если ваше взаимодействие …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

У меня есть два вопроса о понятии блока в экспериментальном дизайне: (1) В чем разница между блоком и фактором? (2) Я пытался прочитать некоторые книги, но что-то неясно: кажется, что авторы всегда предполагают, что нет никакого взаимодействия между «блочным фактором» и другими факторами. Верно ли это, и если да, то …

20 experiment-design  interaction  interpretation 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Я начну с моей регрессии OLS: где D - фиктивная переменная, оценки становятся отличными от нуля с низким значением p. Затем я предварительно провожу тест СБРОСА Рэмси и нахожу, что у меня есть некоторая неправильная оценка уравнения, поэтому я включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial