Запитання з тегом «interpretation»

(досить довгий пост, вибачте. Він містить багато довідкової інформації, тому сміливо переходьте до питання внизу.) Вступ: Я працюю над проектом, де ми намагаємось визначити вплив бінарної ендогенної змінної, , на постійний результат, . Ми придумали інструмент , на який ми впевнені, що він призначений як- небудь випадково.х1x1x_1уyyz1z1z_1 Дані: Самі дані …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

За винятком дерев рішень та логістичної регресії, які інші класифікаційні моделі забезпечують хорошу інтерпретацію? Мене не цікавлять точність чи інші параметри, важлива лише інтерпретація результатів.

10 interpretation  supervised-learning 

Я граю з набором даних про рак молочної залози і створив розсип усіх атрибутів, щоб зрозуміти, які з них мають найбільший вплив на прогнозування класу malignant(синій) benign(червоний). Я розумію, що рядок являє собою вісь x, а стовпець являє собою вісь y, але я не бачу, які спостереження я можу зробити …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

Я перевіряю незалежність двох змінних, A і B, стратифікованих C. A і B є бінарними змінними, а C - категоричними (5 значень). Здійснюючи точний тест Фішера на А і В (всі страти разом), я отримую: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 OR: …

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

Передумови: Я запитав сотні учасників мого опитування, наскільки вони зацікавлені у вибраних областях (п’ятибальною шкалою Лікерта, 1 зазначає "не зацікавлений" та 5 - "зацікавлений"). Потім я спробував PCA. На малюнку нижче - проекція перших двох основних компонентів. Кольори використовуються для статі, а стрілки PCA - оригінальні змінні (тобто інтереси). Я …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

Нещодавно я зрозумів, що існують відмінності у значеннях куртозу, передбачені SPSS та Stata. Дивіться http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm Я розумію, що інтерпретація того ж була б іншою. Будь-яка порада, як з цим боротися?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

Я хотів би знати, як правильно інтерпретувати графіки умовної щільності. Я вставив два нижче , що я створив в R з cdplot. Наприклад, чи вірогідність результату дорівнює 1, коли Var 1 дорівнює 150 приблизно 80%? Темно-сіра область - це та, яка умовна ймовірність Resultбуття дорівнює 1, правда? З cdplotдокументації: cdplot …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

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 

Як я розумію, показник бета-експоненції від логістичної регресії є коефіцієнтом шансів цієї змінної для залежної змінної, що цікавить. Однак значення не відповідає розрахованому вручну коефіцієнту шансів. Моя модель передбачає затримку (міру недоїдання), використовуючи, серед інших показників, страхування. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance age …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Гранична модель враховує кореляції всередині кожного кластера. Умовна модель також враховує кореляцію в межах кожного кластера. Мої запитання: Чи маргінальна модель моделює основні ефекти для всієї сукупності, тоді як умовна модель моделює основні ефекти в кластері та в цілій популяції? Інтерпретація коефіцієнтів граничної моделі в основному така ж, як "звичайна …

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

Мені важко прийняти, що Дональд Рубін коли-небудь придумав би справжній лимон техніки. І все-таки таке моє сприйняття BESD [ 1 , 2 , 3 ]. Оригінальний документ Розенталя та Рубіна (1982) стверджував, що було важливим показник "як переробити будь-яке співвідношення моменту продукту на такий [2х2] дисплей, незалежно від того, чи …

10 interpretation  effect-size 

У кількох змаганнях з кубків бал базувався на "логлосі". Це стосується помилки класифікації. Ось технічна відповідь, але я шукаю інтуїтивну відповідь. Мені дуже сподобалися відповіді на це запитання про відстань махаланобіс, але PCA - це не логос. Я можу використовувати значення, яке видає моє програмне забезпечення для класифікації, але я …

10 interpretation  intuition  loss-functions 

Я просто хочу перевірити, чи правильно я інтерпретую графіки ACF та PACF: Дані відповідають помилкам, згенерованим між фактичними точками даних та оцінками, згенерованими за допомогою моделі AR (1). Я відповів на цю відповідь: Оцініть коефіцієнти ARMA за допомогою перевірки ACF та PACF Прочитавши, що здається, що помилки не автокорельовані, але …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

У мене є питання про інтерпретацію коефіцієнтів взаємодії між неперервною та категоричною змінною. ось моя модель: 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 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty