«interpretation» 태그된 질문

(정말 긴 글입니다. 죄송합니다. 배경 정보가 많이 포함되어 있으므로 하단의 질문으로 건너 뛰어도됩니다.) 소개 : 저는 이진 내생 변수 이 지속적인 결과 에 미치는 영향을 확인하려는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 우리는 임의로 할당 된 것으로 강력하게 믿고 있는 도구 .엑스1x1x_1와이yy지1z1z_1 데이터 : 데이터 자체는 약 34,000 개의 관측치가 1000 개 단위와 …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

의사 결정 트리와 로지스틱 회귀를 제외하고 어떤 다른 분류 모델이 좋은 해석을 제공합니까? 나는 정확성이나 다른 매개 변수에 관심이 없으며 결과의 해석 만 중요합니다.

10 interpretation  supervised-learning 

나는 유방암 데이터 세트를 가지고 놀고 있으며 모든 속성의 산점도를 만들어 어떤 클래스가 malignant(파란색)의 클래스 (파란색) 를 예측하는 데 가장 큰 영향을 미치는지 알 수 있습니다 benign. 행이 x 축을 나타내고 열이 y 축을 나타내는 것을 이해하지만이 산점도의 데이터 또는 속성에 대해 어떤 관찰을 할 수 있는지 알 수 없습니다. …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

C로 계층화 된 두 변수 A와 B의 독립성을 테스트하고 있습니다. A와 B는 이진 변수이고 C는 범주 형입니다 (5 값). A와 B에 대한 Fisher의 정확한 테스트를 실행하면 (모든 지층 결합) 다음을 얻습니다. ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 OR: 1.75 (1.25 -- 2.44), …

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

최근 SPSS와 Stata에서 제공하는 첨도 값에 차이가 있음을 깨달았습니다. 참조 http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm를 내 이해는 따라서 동일한 해석이 다를 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대한 조언이 있습니까?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

배경 : 설문 조사에 참여한 수백 명의 참가자에게 선택한 영역에 대한 관심이 어느 정도인지 물었습니다 (1은 "관심이 없음"을 나타내고 5는 "관심이없는"을 나타냄). 그런 다음 PCA를 시도했습니다. 아래 그림은 처음 두 가지 주요 구성 요소에 대한 투영입니다. 색상은 성별에 사용되며 PCA 화살표는 원래 변수 (예 : 관심 분야)입니다. 난 그것을 알아 …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

조건부 밀도 플롯을 올바르게 해석하는 방법을 알고 싶습니다. 와 함께 R로 만든 두 개의 아래를 삽입했습니다 cdplot. 예를 들어 Var 1 이 150 일 때 약 80 % 일 때 결과 가 1 일 확률은 ? 어두운 회색 영역은 조건부 확률이 Result1과 같습니까? 로부터 cdplot문서 : cdplot은 y의 한계 분포에 …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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 

내가 알기로, 로지스틱 회귀 분석에서 나온 지수 값은 종속 관심 변수에 대한 해당 변수의 승산 비입니다. 그러나 값이 수동으로 계산 된 승산 비와 일치하지 않습니다. 내 모델은 다른 지표 중에서 보험을 사용하여 스턴트 (영양 실조 측정)를 예측하고 있습니다. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

한계 모델은 각 클러스터 내에서 상관 관계를 차지한다. 조건 모델은 또한 계정으로 각 클러스터 내에서 상관 관계를합니다. 내 질문은 : 한계 모델은 모집단의 주요 효과를 모델링하는 반면 조건부 모델은 군집 및 모집단의 주요 효과를 모델링합니까? 한계 모델의 계수 해석은 기본적으로 "일반 모델"과 동일합니다. 그러나 조건부 모델의 계수는 어떻습니까?

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

도널드 루빈이 테크놀로지의 진정한 레몬을 내놓았다는 것을 받아들이 기는 어렵습니다. 그러나 이것이 BESD에 대한 나의 인식이다 [ 1 , 2 , 3 ]. Rosenthal and Rubin (1982)의 원본 논문은 "원본 데이터가 연속적이든 범주 적이든 관계없이 모든 제품-모멘트 상관 관계를 [2x2] 디스플레이로 다시 변환하는 방법"을 보여주는 가치가 있다고 주장했습니다. 아래 표는 …

10 interpretation  effect-size 

몇몇 kaggle 경쟁에서 점수는 "logloss"에 기초합니다. 분류 오류와 관련이 있습니다. 여기에 기술적 답변이 있지만 직관적 인 답변을 찾고 있습니다. 나는 Mahalanobis 거리에 대한 이 질문 에 대한 답변을 정말로 좋아 했지만 PCA는 logloss가 아닙니다. 분류 소프트웨어가 제공하는 가치를 사용할 수 있지만 실제로 이해하지는 못합니다. 우리는 왜 true / false positive …

10 interpretation  intuition  loss-functions 

ACF 및 PACF 플롯을 올바르게 해석하고 있는지 확인하고 싶습니다. 데이터는 실제 데이터 포인트간에 생성 된 오류와 AR (1) 모델을 사용하여 생성 된 추정치에 해당합니다. 나는 여기에 답을 보았습니다. ACF 및 PACF 검사를 통한 ARMA 계수 추정 읽은 후에는 오류가 자동 상관 관계가 아닌 것처럼 보이지만 확실하게 확인하고 싶습니다. 1.) 첫 …

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연속 변수와 범주 변수 간의 상호 작용 계수 해석에 대한 질문이 있습니다. 내 모델은 다음과 같습니다. 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 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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