Вопросы с тегом «interpretation»

(довольно длинный пост, извините. Он включает в себя много дополнительной информации, поэтому не стесняйтесь переходить к вопросу внизу.) Введение: я работаю над проектом, в котором мы пытаемся определить влияние двоичной эндогенной переменной, , на непрерывный результат, . Мы придумали инструмент , который, по нашему убеждению, назначен случайным образом.x1x1x_1yyyz1z1z_1 Данные: сами …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

За исключением деревьев решений и логистической регрессии, какие другие модели классификации обеспечивают хорошую интерпретацию? Меня не интересует точность или другие параметры, важна только интерпретация результатов.

10 interpretation  supervised-learning 

Я играю с набором данных о раке молочной железы и создал диаграмму рассеяния всех атрибутов, чтобы понять, какие из них оказывают наибольшее влияние на предсказание класса malignant(синий) benign(красный). Я понимаю, что строка представляет ось x, а столбец представляет ось y, но я не вижу, какие наблюдения я могу сделать относительно …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

Я проверяю независимость двух переменных, A и B, стратифицированных по C. A и B являются двоичными переменными, а C является категориальным (5 значений). Выполняя точный тест Фишера для A и B (все слои объединены), я получаю: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 …

10 categorical-data  interpretation  inference  contingency-tables  fishers-exact 

Недавно я понял, что существуют различия в значениях эксцесса, предоставляемых SPSS и Stata. См. Http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm. Насколько я понимаю, интерпретация одного и того же будет другой. Любой совет, как с этим бороться?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

История вопроса: я спросил у сотен участников моего опроса, насколько они заинтересованы в выбранных областях (по пятибалльной шкале Лайкерта, где 1 обозначает «неинтересно», а 5 - «заинтересовано»). Затем я попробовал PCA. Картинка ниже представляет собой проекцию первых двух основных компонентов. Цвета используются для полов, а стрелки PCA являются исходными переменными …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

Я хотел бы знать, как правильно интерпретировать графики условной плотности. Я вставил две ниже, которые я создал в R с cdplot. Например, равна ли вероятность того, что Result равен 1, когда Var 1 равен 150 приблизительно 80%? Темно-серая область - это то, что является условной вероятностью того, что Resultона равна …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Насколько я понимаю, возведенное в степень значение бета из логистической регрессии - это отношение шансов этой переменной для зависимой переменной, представляющей интерес. Однако это значение не соответствует рассчитанному вручную коэффициенту шансов. Моя модель предсказывает задержку роста (показатель недоедания) с использованием, среди прочего, страховки. // Odds ratio from LR, being done …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Предельная модель учитывает корреляции внутри каждого кластера. Условная модель также учитывает корреляцию в пределах каждого кластера. Мои вопросы: Моделирует ли маргинальная модель основные эффекты в популяции, тогда как условная модель моделирует основные эффекты в кластере и в популяции? Интерпретация коэффициентов маржинальной модели в основном такая же, как «регулярная модель». Но …

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

Мне трудно принять, что Дональд Рубин когда-либо придумал настоящий лимон техники. Тем не менее, это мое восприятие BESD [ 1 , 2 , 3 ]. В оригинальной статье Розенталя и Рубина (1982) утверждается, что было полезно показать, «как преобразовать любую корреляцию момента продукта в такой дисплей [2x2], являются ли исходные …

10 interpretation  effect-size 

В нескольких соревнованиях по догонялкам оценка была основана на «логове». Это относится к ошибке классификации. Вот технический ответ, но я ищу интуитивный ответ. Мне очень понравились ответы на этот вопрос о расстоянии Махаланобиса, но PCA не логи. Я могу использовать значение, которое выдает мое классификационное программное обеспечение, но я его …

10 interpretation  intuition  loss-functions 

Я просто хочу проверить, правильно ли я интерпретирую графики ACF и PACF: Данные соответствуют ошибкам, сгенерированным между фактическими точками данных и оценками, сгенерированными с использованием модели AR (1). Я посмотрел на ответ здесь: Оценить коэффициенты ARMA путем проверки ACF и PACF После прочтения, кажется, что ошибки не имеют автокорреляции, но …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

У меня вопрос по поводу интерпретации коэффициентов взаимодействия между непрерывной и категориальной переменными. вот моя модель: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 . …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty