«interpretation» 태그된 질문

R을 사용하여 다중 로지스틱 회귀 분석을 수행하고 glm있습니다. 예측 변수는 연속적이고 범주 적입니다. 모델 요약을 추출하면 다음이 표시됩니다. Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 ... --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 …

13 r  logistic  interpretation  p-value 

범주 형 변수 개념과 친숙성을 피하기 위해 한 수준을 기준선으로 맞출 수있는 각각의 더미 변수 코딩에 익숙합니다. 또한 이러한 모델의 모수 추정값을 해석하는 방법에 대해서도 잘 알고 있습니다. 기준선 범주를 기준으로 주어진 적합 수준의 범주 형 예측 변수에 대한 예상 결과 변화입니다. 내가 확실하지 않은 것은 1 에 비례하는 독립 …

13 regression  interpretation  proportion  multicollinearity 

나는 RandomForestR 패키지를 사용하고 있으며 부분 의존도에서 Y 축의 값을 해석하는 방법에 혼란스러워합니다. 도움말 문서에 따르면 줄거리는 "클래스 확률에 대한 변수의 한계 효과에 대한 그래픽 묘사"입니다. 그러나 나는 y 축이 정확히 무엇을 나타내는 지 여전히 혼란 스럽습니다. 특히 음수 값은 무엇을 의미합니까? 클래스를 정확하게 예측하는 데 부정적인 영향을 미친다는 것은 …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

나는 "강아지 책"이라고도 알려진 John K. Kruschke의 Doing Bayesian Data Analysis 책을 읽음으로써 베이지안 통계에 익숙해 졌다. 9 장에서는 계층 모델이 간단한 예 도입 및 베르누이 관측치는 3 개의 동전이며, 각각 10 회 뒤집습니다. 하나는 9 헤드, 다른 하나는 5 헤드 및 다른 하나는 1 헤드를 보여줍니다.와이j 나는θ제이μκ~ B e …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

숙제 질문의 일부로, 가장 작고 큰 관측을 삭제하여 데이터 집합에 대한 트림 평균을 계산하고 결과를 해석하라는 요청을 받았습니다. 트리밍 된 평균은 트리밍되지 않은 평균보다 낮았습니다. 내 해석은 기본 분포가 긍정적으로 비뚤어져 있기 때문에 왼쪽 꼬리가 오른쪽 꼬리보다 밀도가 높기 때문입니다. 이 왜도의 결과로 높은 데이텀을 제거하면 낮은 데이텀을 제거하는 것보다 …

12 data-visualization  interpretation  mean  trimmed-mean 

선형 모델이 Model1있고 vcov(Model1)다음 행렬을 제공 한다고 가정하십시오 . (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 이 예제에서이 매트릭스는 실제로 무엇을 표시합니까? 모델과 독립적 변수에 대해 안전하게 어떤 가정을 할 수 있습니까?

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

NY Times 웹 사이트의 짧은 항목 은 미국의 피자 소비 사실과 수치 를 제공합니다 . 통계를 사용하여 일반 청중에게 정보를 제공하는 방법에 관심이 있으며 제시된 통계를 기반으로 몇 가지 질문이 있습니다. 오늘날 미국인 8 명 중 1 명이 피자를 먹는다면, 평균 미국인이 8 일에 한 번씩 피자를 먹을 것입니까? 여기에 …

12 interpretation  descriptive-statistics 

이항 분포가 비례하는 분산을 가지고 있다는 것을 혼동 / 불쾌하게합니다 . 마찬가지로 Fisher 정보는 1에 비례합니다.p ( 1 − p )p(1−p)p(1-p) . 그 이유는 무엇입니까? 피셔 정보가p=0.5로최소화되는 이유는 무엇입니까? 즉,p=0.5에서 추론이 가장 어려운 이유는무엇입니까?1p ( 1 − p )1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)}p = 0.5p=0.5p=0.5p = 0.5p=0.5p=0.5 문맥: 저는 표본 크기 계산기를 만들고 있는데, …

12 variance  binomial  interpretation 

선형 및 2 차 있는 로지스틱 회귀 분석에서 선형 계수 및 2 차 계수 가있는 경우 확률의 전환점이 있다고 말할 수 있습니까?β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

현재 ~ 300 개의 변수와 800 개의 관측치가있는 데이터 세트에서 이진 결과에 대한 예측 모델을 작성 중입니다. 이 사이트에서 단계별 회귀와 관련된 문제와 사용하지 않는 이유에 대해 많이 읽었습니다. 저는 LASSO 회귀와 기능 선택 기능을 읽고 "캐럿"패키지 및 "glmnet"을 사용하여 구현에 성공했습니다. 나는 최적으로 모델의 계수를 추출 할 수 있어요 …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

다음 코드 및 출력을 고려하십시오. par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") 로그 노멀에 대한 QQ 플롯은 weibull에 대한 QQ 플롯과 거의 같은 …

12 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

kmeansAnderson의 홍채 데이터 세트에서 k- 평균 알고리즘을 수행하기 위해 R 의 명령을 사용하고있었습니다 . 내가 얻은 일부 매개 변수에 대한 질문이 있습니다. 결과는 다음과 같습니다. Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 이 경우 "클러스터 의미"는 무엇을 의미합니까? 클러스터 내 모든 객체의 거리의 평균입니까? 또한 마지막 …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

누구나 평신도의 관점에서 Probit 및 Logit 모델의 한계 효과를 계산하는 방법을 설명 할 수 있습니까? 나는 통계에 익숙하지 않으며이 두 모델에 대해 혼란스러워합니다.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

종속 변수가 기록되고 독립 변수가 선형 인 선형 회귀 모델이 있습니다. 주요 독립 변수에 대한 기울기 계수는 음수입니다. . 해석 방법을 잘 모르겠습니다.− .0564−.0564-.0564 절대 값을 사용하고 다음과 같이 음수로 바꿉니 까? ( 특급( 0.0564 ) − 1 ) ⋅ 100 = 5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80 또는 음수 계수를 …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

다음은 샘플에 대한 QQ 플롯입니다 (로그 Y 축에 주목). :n=1000n=1000n = 1000 whuber가 지적했듯이 이것은 기본 분포가 왼쪽으로 치우쳐 있음을 나타냅니다 (오른쪽 꼬리가 짧음). shapiro.testW=0.9718W=0.9718W = 0.97185.172⋅10−135.172⋅10−135.172\cdot10^{-13}H0:the sample is normal distributedH0:the sample is normal distributedH_0 : \text{the sample is normal distributed} 내 질문은 : (log-) 정상 성을 가정하여 추가 분석을 …

11 interpretation  lognormal  qq-plot