Pertanyaan yang diberi tag «interaction»

Berikut ini adalah ringkasan-output dari Coxph-model I yang digunakan (saya menggunakan R dan output didasarkan pada model akhir terbaik yaitu semua variabel penjelas yang signifikan dan interaksinya dimasukkan): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Saya memiliki regresi yang dilakukan pada dua kelompok sampel berdasarkan variabel moderasi (katakanlah jenis kelamin). Saya melakukan tes sederhana untuk efek moderasi dengan memeriksa apakah signifikansi regresi hilang pada satu set sementara yang lain tetap. T1: Metode di atas valid, bukan? T2: Tingkat kepercayaan penelitian saya ditetapkan pada 95%. Untuk …

9 regression  type-i-and-ii-errors  interaction 

Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Saya menggunakan fungsi randomForestdalam randomForestpaket R untuk melakukan regresi. Namun, ketika saya mencoba memasukkan istilah interaksi dalam kode berikut: library(MASS) library(randomForest) Boston_f <- within(Boston, factor(rad)) mdl <- randomForest(lstat ~ rad * . , data = Boston_f) Hasilnya mdl$termmemang termasuk interaksi, tetapi jika saya mengintip ke dalam pohon yang mdlmenggunakan, getTree(mdl, …

9 r  interaction  random-forest 

Apa cara terbaik untuk mempersiapkan interaksi fitur-fitur kategorikal sebelum disesuaikan dengan scikit-learn? Dengan statsmodelssaya bisa dengan mudah mengatakan dalam gaya R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(sama di Stata dengan regress depvar i.var1##i.var2). Bisakah sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(dalam v0.15, saat ini dev) digunakan dengan variabel kategori?

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Pertimbangkan regresi linier berganda. Pertanyaan ini mungkin tampak sederhana, tetapi saya mencoba untuk memahami secara intuitif mengapa, katakanlah jika saya memiliki prediktor X1 dan X2, maka interaksi antara prediktor ini dapat ditangkap secara memadai oleh X1 * X2. Saya tahu istilah interaksi dimodelkan sebagai produk, hanya karena itulah yang diajarkan …

8 multiple-regression  feature-selection  interaction 

Pertanyaan berikut didasarkan pada diskusi yang ditemukan di halaman ini . Diberikan variabel respons y, variabel penjelas kontinu xdan faktor fac, dimungkinkan untuk mendefinisikan Model Aditif Umum (GAM) dengan interaksi antara xdan facmenggunakan argumen by=. Menurut file bantuan ?gam.models dalam paket R mgcv, ini dapat dilakukan sebagai berikut: gam1 <- …

8 r  interaction  gam  mgcv 

Misalkan Anda cocok dengan seorang model y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2. Adakah implikasi praktis untuk estimasi efek interaksi jikax1x1x_1 dan x2x2x_2 berkorelasi? Saya mengerti mungkin ada masalah collinearity jika x1x1x_1 dan x2x2x_2 sangat berkorelasi tetapi itu seharusnya tidak mempengaruhi istilah interaksi kan?

8 regression  correlation  interaction 

Saya mengevaluasi artikel jurnal tentang interaksi statistiknya. Artikel ini mencoba untuk membangun hubungan antara kontrol tekanan darah yang kurang ketat dan perkembangan menjadi hipertensi berat. Ini mencurigai bahwa hipertensi yang sudah ada sebelumnya adalah faktor prognostik (diberikanp=0.048&lt;0.05p=0.048&lt;0.05p=0.048<0.05). Pertahanannya adalah itu Itu ppp-nilai sedikit signifikan. Ini mungkin kebetulan. Jika hipertensi yang …

8 interaction  odds 

Saya punya masalah dengan menafsirkan interaksi 2-arah dan 3-arah di lmer. DV saya adalah tinggi yang merupakan variabel kontinu. Semua IV adalah variabel kategori. Faktor pertama adalah hewan, baik tikus atau singa. Faktor kedua adalah jenis kelamin, baik pria maupun wanita. Faktor ketiga adalah warna: merah, putih, atau kuning. Saya …

8 r  interaction  interpretation  lme4-nlme 

Saya mencoba menyesuaikan model log-linear dengan sejumlah besar variabel dari data survei. Ada beberapa alasan yang mungkin lebih cocok untuk memasukkan regresi logistik ke data tersebut. Beberapa pihak berwenang menyatakan bahwa ini setara. Namun, saya punya beberapa alasan untuk meragukan hal ini. Model log-linear memperlakukan semua variabel secara setara, sedangkan …

8 logistic  interaction  log-linear 

Saya memiliki dua kelompok yang terdiri dari 10 peserta yang dinilai tiga kali selama percobaan. Untuk menguji perbedaan antara kelompok dan di tiga penilaian, saya menjalankan ANOVA desain campuran 2x3 dengan group(kontrol, eksperimental), time(pertama, kedua, tiga), dan group x time. Keduanya timedan grouphasilnya signifikan, selain itu ada interaksi yang signifikan …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Saya memiliki 2 faktor Adan B(5 × 3) dan satu kovariat Xdalam desain subjek. Inilah cara saya menentukan keseluruhan model saya: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Interpretasi saya adalah bahwa saya melihat grafik y~x, di mana kemiringan berubah karena kovariat, dan garis bergeser ke atas atau ke bawah berdasarkan …

8 repeated-measures  interaction  lme4-nlme  contrasts  predictor 

Saya punya pertanyaan tentang interpretasi istilah interaksi tingkat rendah di hadapan efek interaksi tingkat tinggi yang signifikan. Misalkan saya punya 2 (faktor SEBUAHAA) ××\times 2 (faktor BBB) ××\times 2 (faktor CCC) desain tempat interaksi urutan tertinggi (A×B×CA×B×CA\times B\times C) signifikan dan istilah interaksi urutan rendah (A×BA×BA\times B) juga signifikan. Apakah …

8 anova  interaction 

Bagaimana saya harus menginterpretasikan istilah interaksi berikut 2 prediktor berkelanjutan dalam output dari model bahaya proporsional Cox? Rasio Bahaya untuk interaksi X dan Y adalah&gt; 1, yang berarti log-nya (koefisien asli) adalah 0-1 (~ 0,16). Masing-masing item memiliki HR kurang dari satu, dan koefisien X = -0,18 dan Y = …

8 survival  interaction