«interaction» 태그된 질문

임의의 숲은 블랙 박스로 간주되지만 최근에는 임의의 숲에서 어떤 지식을 얻을 수 있다고 생각하고 있었습니까? 가장 명백한 것은 변수의 중요성이며, 가장 간단한 변형에서는 변수의 발생 횟수를 계산하여 수행 할 수 있습니다. 두 번째로 생각한 것은 상호 작용입니다. 나무의 수가 충분히 크면 변수 쌍의 발생 횟수를 테스트 할 수 있다고 생각합니다 …

127 machine-learning  data-mining  interaction  random-forest  cart 

주요 효과를 포함하지 않고 모델에 양방향 상호 작용을 포함시키는 것이 유효한가요? 가설이 상호 작용에 관한 것이라면 여전히 주 효과를 포함해야합니까?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

저자가 실제로 5-6 개의 로짓 회귀 모델을 AIC와 비교하는 원고를 검토하고 있습니다. 그러나 일부 모형에는 개별 공변량 항을 포함하지 않고 교호 작용 항이 있습니다. 이렇게하는 것이 이치에 맞습니까? 예를 들어 (로짓 모델에만 해당되지 않음) : M1: Y = X1 + X2 + X1*X2 M2: Y = X1 + X2 M3: …

68 regression  modeling  interaction  aic 

회귀 모델에서 교호 작용을 지정하는 가장 좋은 방법에 대한 질문이 있습니다. 다음 데이터를 고려하십시오. d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), s = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, …

42 r  regression  interaction 

모델 ( x1:x2또는 x1*x2 ... xn-1 * xn) 에서 변수의 가능한 각 조합을 문자 그대로 테스트하는 것 외에 . 독립적 (희망) 변수 사이에 교호 작용이 있어야하는지 또는 어떻게해야하는지 어떻게 식별합니까? 상호 작용을 식별하려는 모범 사례는 무엇입니까? 사용할 수 있거나 사용할 수있는 그래픽 기술이 있습니까?

35 regression  modeling  interaction 

일반화 된 첨가제 모델은 예를 들어 y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i 입니다. 기능은 매끄럽고 추정됩니다. 일반적으로 페널티 스플라인에 의해. MGCV는 R에 포함 된 패키지이며, 저자 (Simon Wood)는 R 예제와 함께 그의 패키지에 관한 책을 씁니다. Ruppert 등 (2003) 같은 버전의 더 간단한 버전에 대해 훨씬 …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

이 CV 스레드에서 영감을 얻은 다중 회귀 및 상호 작용과 관련된 질문이 있습니다. 중심 변수를 사용한 상호 작용 항 계층 회귀 분석? 우리는 어떤 변수를 중심에 두어야합니까? 중재 효과를 확인할 때 독립 변수를 중심에두고 중심 변수를 곱하여 교호 작용 항을 계산합니다. 그런 다음 회귀 분석을 실행하고 주요 효과와 상호 작용 …

28 regression  interaction  centering 

내 모든 변수는 연속적입니다. 레벨이 없습니다. 심지어 수 있는가 가 변수 사이의 상호 작용을?

27 regression  modeling  interaction 

회귀에서 교호 작용 항은 관련된 직접 효과를 모두 제거합니다. 상호 작용을 삭제하거나 결과를보고합니까? 상호 작용은 원래 가설의 일부가 아니 었습니다.

25 regression  interaction 

응답자가 네 그룹 중 하나에 무작위로 할당 된 설문 조사 실험의 데이터가 있습니다. > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 세 가지 치료 그룹은 적용되는 자극이 약간 다르지만, 내가 관심을 갖는 주요 차이점은 대조군과 치료 그룹 사이에 있습니다. 그래서 더미 변수를 정의했습니다 Control. > summary(df$Control) TRUE FALSE …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

최근 블로그 게시물 중 하나 에서 Andrew Gelman 은 다음과 같이 말합니다. 나는 심슨의 역설에 반의 상이나 잠재적 인 결과가 필요하다고 생각하지 않는다. 나는 조작 할 수 없거나 조작이 직접 관심이없는 변수로 심슨의 역설을 설정할 수 있기 때문에 이것을 말합니다. Simpson의 역설은 예측 변수를 더 추가하면 회귀 계수가 변경되는 일반적인 …

22 regression  interaction  simpsons-paradox 

R에서 Generalized Linear Mixed Model을 실행하고 두 예측 변수 간의 상호 작용 효과를 포함 시켰습니다. 교호 작용은 유의하지 않았지만 주 효과 (두 예측 변수)는 둘 다였습니다. 이제 많은 교과서 예에서 상호 작용에 중요한 영향이 있으면 주된 효과를 해석 할 수 없다고 말합니다. 그러나 상호 작용이 중요하지 않은 경우 어떻게해야합니까? 두 …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

안녕하세요, 나는 상호 작용을 포함 할 수있는 양방향 ANOVA (3x4 디자인)의 비 매개 변수를 찾으려고합니다. Zar 1984의 "Biostatistical analysis"에서 읽은 내용은 Scheirer, Ray, Hare (1976)에서 제시된 방법을 사용하여 가능하지만 온라인의 다른 게시물에 따르면이 방법은 더 이상 적절하지 않다고 추론되었습니다 였다). 누구든지 그렇게하는 데 어떤 방법이 적합한 지 알고 있다면 R …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

실험 설계에서 블록의 개념에 대해 두 가지 질문이 있습니다. (1) 블록과 요인의 차이점은 무엇입니까? (2) 일부 책을 읽으려고했지만 분명하지 않은 내용이 있습니다. 저자는 항상 "블록 팩터"와 다른 팩터 사이에 상호 작용이 없다고 가정합니다.

20 experiment-design  interaction  interpretation