Запитання з тегом «confounding»

У статистичних моделях заплутаність має місце, коли очевидна залежність відповіді від предиктора частково або повністю обумовлена ​​залежністю обох від третьої змінної, не включеної в модель, або залежності від лінійної комбінації інших змінних, включених до модель. Сплутування змінної, включеної в модель, часто називають мультиколінеарністю. Синонімом є * псевдонім *, що використовується при розробці експериментів.

5
Яким саме чином "керує іншими змінними"?
Ось стаття, яка мотивувала це питання: чи нетерплячість робить нас жирними? Ця стаття мені сподобалась, і вона чудово демонструє концепцію "контролю за іншими змінними" (IQ, кар'єра, дохід, вік тощо), щоб найкраще виділити справжній зв'язок між лише двома розглянутими змінними. Чи можете ви пояснити мені, як ви насправді керуєте змінними на …
15
Результати виборів у США 2016: Що пішло не так з моделями прогнозування?
Спочатку це був Brexit , зараз вибори в США. Чимало модельних прогнозів було вимкнено з великою маржею, і чи є тут уроки? Вже вчора о 16:00 PST ринки ставок все ще надавали перевагу Хілларі з 4 по 1. Я вважаю, що ринки ставок, з реальними грошима на лінії, повинні виступати …
3
Яку лікарню слід обрати? Один має більш високий рівень успішності, а інший - більш високий загальний рівень успішності
Це питання було перенесено з обміну стека математики, оскільки на нього можна відповісти на перехресній валідації. Мігрували 7 років тому . У мене є питання про щось, що сказав мій вчитель статистики щодо наступної проблеми. Моє запитання навіть не щодо виникнення парадоксу Сімпсона в цій ситуації. Моє запитання полягає лише …
3
Чи насправді потрібно включати "всіх відповідних прогнозів?"
Основним припущенням використання регресійних моделей для висновку є те, що "всі відповідні предиктори" були включені в рівняння прогнозування. Обґрунтування полягає в тому, що невключення важливого фактору реального світу призводить до упереджених коефіцієнтів і, отже, неточних висновків (тобто пропущених змінних зміщень). Але в дослідницькій практиці я ніколи не бачив нікого, включаючи …
1
Confounder - визначення
Як стверджує М. Кац у своїй книзі « Багатовимірний аналіз» (Розділ 1.2, сторінка 6), « Конфідент асоціюється з фактором ризику і причинно пов’язаний з результатом. » Чому учасник повинен бути причинно пов'язаний з результатом? Чи буде достатньо для того, щоб доповідач був пов'язаний з результатом?
1
Методи аналізу співвідношень
Я шукаю поради та коментарі, які стосуються аналізу співвідношень та ставок. У галузі, в якій я працюю, аналіз співвідношень, зокрема, широко поширений, але я прочитав декілька робіт, які дозволяють припустити, що це може бути проблематичним, я думаю про: Кронмаль, Річард А. 1993. Помилкова кореляція та помилковість стандарту відношення переглянуто. Журнал …
4
Чому показник схильності відповідає результату причинного висновку?
Відповідність показника схильності використовується для причинно-наслідкових висновків у спостережних дослідженнях (див. Статтю Розенбаум / Рубін ). Яка проста інтуїція, за якою вона працює? Іншими словами, чому, якщо ми впевнені, що ймовірність участі в лікуванні є рівною для двох груп, сумнівні наслідки зникають, і ми можемо використати результат, щоб зробити причинно-наслідкові …
2
Безпідставність у причинній моделі Рубіна - пояснення Леймана
Втілюючи причинну модель Рубіна, одне з (незаперечних) припущень, яке нам потрібно, - це необгрунтованість, що означає ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ T| Х(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X Там, де LHS є контрфактиками, T - це лікування, а X - коваріати, якими ми керуємо. Мені цікаво, як описати це …
3
Потенційна плутанина в дизайні експерименту
Огляд питання Попередження: Це питання потребує багато налаштування. Будь ласка, нехай мене. Я та моя колега працюємо над розробкою експерименту. Дизайн повинен обходити велику кількість обмежень, які я перелічу нижче. Я розробив дизайн, який задовольняє обмеженням і дає нам неупереджені оцінки наших ефектів, що цікавлять. Однак мій колега вважає, що …
3
Які приклади прихованих змінних у контрольованих експериментах є у публікаціях?
У цій статті: Приховані змінні: кілька прикладів Брайан Л. Столяр Американський статистик Vol. 35, № 4, листопад 1981 р. 227-233 Брайан Столяр заявляє, що "рандомізація - це не панацея". Це суперечить загальним твердженням, таким як наведене нижче: Добре розроблений експеримент включає конструктивні особливості, які дозволяють дослідникам усунути сторонні змінні як …
2
Чи можлива наявність змінної, яка виступає як модифікатором ефекту, так і конфундером?
Чи можлива наявність змінної, яка виступає як модифікатором ефекту (вимірювання), так і спонукачем для даної пари асоціацій ризик-результат? Я ще трохи не впевнений у відмінність. Я переглянув графічні позначення, щоб допомогти мені зрозуміти різницю, але відмінності в нотації дивують. Графічне / візуальне пояснення обох та коли вони можуть перетинатися було …
1
Чому Anova () та drop1 () надали різні відповіді для GLMM?
У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …
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 
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.