«interpretation» 태그된 질문

로짓 링크를 사용하여 3 수준의 불균형 데이터에서 GEE를 실행하고 있습니다. 혼합 효과 (GLMM) 및 로짓 링크가있는 GLM과 이것이 어떻게 다른지 (내가 그릴 수있는 결론과 계수의 의미 측면에서) 어떻게 다릅니 까? 자세한 내용은 단일 베르누이 시험입니다. 그들은 교실과 학교로 묶여 있습니다. R의 경우. NA의 Casewise 생략. 6 개의 예측 변수도 상호 …

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

R에서 표시 기능을 사용할 때 회귀의 계수 표준 오류를 해석하는 방법이 궁금합니다. 예를 들어 다음 출력에서 ​​: 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 

아래의 R 예를 고려하십시오. plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) y 축 "높이"는 정확히 무엇을 의미합니까? 노스 캐롤라이나와 캘리포니아 (왼쪽이 아닌)를 봅니다. 캘리포니아는 애리조나보다 노스 캐롤라이나와 "가까이"있습니까? 이 해석을 할 수 있습니까? 하와이 (오른쪽)가 클러스터에 다소 늦게 참여합니다. 다른 주보다 "높은"것으로 볼 수 있습니다. 일반적으로 덴드로 그램에서 레이블이 "높은"또는 "낮은"사실을 어떻게 해석 …

25 interpretation  hierarchical-clustering  dendrogram 

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 

평균 제곱 오차 (MSE)와 평균 제곱 예측 오차 (MSPE)의 의미 차이는 무엇입니까?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction 

AIC (Akaike 정보 기준) 및 BIC (Bayesian 정보 기준) 추정값을 해석하는 방법에 대한 예를 찾고 있습니다. BIC 간의 부정적인 차이가 한 모델의 다른 승산 확률로 해석 될 수 있습니까? 이것을 어떻게 말로 표현할 수 있습니까? 예를 들어 BIC = -2는 다른 모델에 비해 더 나은 모델의 확률이 대략 입니까?e2=7.4e2=7.4e^2= 7.4 …

23 interpretation  aic  bic 

여러 회귀 분석을 수행 하고 변수 의 변화에 ​​대한 변수 의 평균 변화를보고 다른 모든 변수를 일정하게 유지하면 다른 변수를 일정하게 유지하는 값은 무엇입니까? 그들의 뜻은? 제로? 어떤 가치?yyyxxx 나는 그것이 어떤 가치가 있다고 생각하는 경향이있다. 설명을 찾고 있습니다. 누군가 증거가 있다면, 그것도 좋을 것입니다.

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

컨설턴트이고 신뢰 구간의 유용성을 고객에게 설명하고 싶다고 가정합니다. 내 고객은 내 간격이 너무 넓어서 유용하지 않으며 1/2을 사용하는 것을 선호한다고 말합니다. 어떻게 대답해야합니까?

22 confidence-interval  interpretation 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 5 년 전에 마이그레이션 되었습니다 . 부분 의존성 플롯에 대한 다른 주제를 읽었으며 대부분은 정확하게 해석 할 수있는 방법이 아니라 다른 패키지로 실제로 플롯하는 방법에 관한 것입니다. 나는 상당한 양의 부분 의존도를 읽고 작성해 왔습니다. …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 5 년 전에 마이그레이션 되었습니다 . 감마 분포 종속 변수가있는 GLM의 매개 변수 해석에 관한 질문이 있습니다. 이것이 로그 링크와 함께 R이 내 GLM에 대해 반환하는 것입니다. Call: glm(formula = income ~ height + age …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

누군가 LDA 하이퍼 파라미터에 대한 자연 해석이 무엇인지 설명 할 수 있습니까? ALPHA그리고 BETA(문서 당) 주제 및 (주제 당) 단어 분포에 대한 디리클레 분포의 매개 변수입니다. 그러나 누군가이 하이퍼 매개 변수의 값을 더 작게 선택하는 것이 무엇을 의미하는지 설명 할 수 있습니까? 그것은 문서의 주제 희소성 및 주제의 상호 배타성에 …

21 interpretation  prior  topic-models  hyperparameter 

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 

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 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

나는 OLS 회귀로 시작합니다 : 여기서 D는 더미 변수이고 p 값이 낮 으면 추정값이 0과 다릅니다. 그런 다음 Ramsey RESET 테스트를 수행하고 방정식의 오탈자가 있음을 발견합니다. 따라서 제곱 x를 포함합니다 .y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 1 + β 3 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial