«interaction» etiketlenmiş sorular

Etkileşim terimini her zaman regresyon bağlamında okudum. Ayrıca knn veya svm gibi farklı modellerle etkileşimleri de düşünmeli miyiz? Varsa , ya da daha fazla özellik ve olanak demek yararlı etkileşimleri bulmak için her zamanki gibi ne olduğunu gözlemler? Tüm kombinasyonları denemek ister misiniz? Veya sadece mantıklı kombinasyonlar mı kullanıyorsunuz?505050100100100100010001000

11 machine-learning  interaction  terminology 

Girişimlerim: Güven aralığı alamadım interaction.plot() ve diğer yandan plotmeans()'gplot' paketinden iki grafik gösterilmez. Ayrıca, plotmeans()varsayılan olarak eksen farklı olduğu için biri diğerinin üzerine iki grafik uygulayamadım . plotCI()'Gplot' paketini kullanarak ve iki grafiği üst üste getirerek biraz başarılı oldum ama yine de eksenin eşleşmesi mükemmel değildi. Güven aralıklı bir etkileşim …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

Diyelim ki verilerim var: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Sürekli etkileşimle, x1'in X ekseninde olacağı ve x2'nin 0, Z2 skorunda x2, biri +1 Z skorunda ve diğeri de Z puanı -1, her satır ayrı bir renkte ve etiketlenir. Bunu …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

Kurutmanın tortu mikrobiyal aktiviteleri üzerindeki etkisini değerlendirmek için bir veri seti üzerinde çalışıyorum. Amaç, kurutmanın etkisinin tortu türleri ve / veya tortu içindeki derinlik arasında değişip değişmediğini belirlemektir. Deneysel tasarım aşağıdaki gibidir: İlk faktör Sediment üç tip tortuya karşılık gelir (kodlu Sed1, Sed2, Sed3). Her bir Sediment tipi için örnekleme …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Belirli bir risk-sonuç ilişkisi çifti için hem etki (ölçüm) değiştiricisi hem de karıştırıcı işlevi gören bir değişken olması mümkün müdür? Ayrımdan hala emin değilim. Farkı anlamama yardımcı olmak için grafik notasyona baktım ama notasyondaki farklar şaşırtıcı. İkisinin grafiksel / görsel açıklaması ve ne zaman çakışabileceği yararlı olacaktır.

10 interaction  causality  confounding 

Üç yönlü tekrarlanan ölçümler ANOVA yaptım; hangi post-hoc analizler geçerlidir? Bu, denekler içinde tekrarlanan bir ölçüye sahip faktörlerden biri ile tamamen dengeli bir tasarımdır (2x2x2). R'de tekrarlanan ölçümler ANOVA için çok değişkenli yaklaşımların farkındayım, ancak ilk içgüdüm basit bir aov () tarzı ANOVA ile devam etmektir: aov.repeated <- aov(DV ~ …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

için doğrusal bir regresyon modeliyle ilgilendiğimi varsayalım , çünkü iki ortak değişken arasındaki etkileşimin Y üzerinde bir etkisi olup olmadığını görmek istiyorum.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Bir profesörün ders notlarında (kiminle temasa geçmediğim) şunu belirtir: Etkileşim koşullarını dahil ederken, ikinci derece koşullarını eklemelisiniz. yani regresyona dahil …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

İçtenlikle bu soruyu tam olarak cevaplanabilecek şekilde ifade ettiğimi umuyorum - eğer değilse, lütfen bana bildirin ve tekrar deneyeceğim! Ayrıca bu analizler için R kullanacağımı da not etmeliyim. Benim plant performance (Ys)uyguladığım dört tedaviden etkilendiğini düşündüğüm birkaç önlemim var - flower thinning (X1), fertilization (X2), leaf clipping (X3)ve biased flower …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Sürekli ve kategorik değişken arasındaki etkileşimin katsayılarının yorumlanması hakkında bir sorum var. İşte benim modelim: 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 . racemulti/other …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

R faktörleri tam olarak nasıl çalıştığını anlamaya çalışıyorum Diyelim ki bazı örnek verileri R kullanarak bir regresyon çalıştırmak istiyorum: > data(CO2) > colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" > levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" > levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" > lm(uptake ~ Type + Treatment, data = CO2) Call: lm(formula …

10 r  regression  interaction 

Diyelim ki forma sahip doğrusal bir regresyon yürütüyorum y=β0+β1A +β2B +β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon. Eğer β3β3\beta_3 pozitif, bu arasında pozitif bir korelasyon var mı? birAA ve BBB? (Tersine, eğer negatif bir korelasyonβ3β3\beta_3 negatif mi?)

9 regression  interaction 

İki bağımsız değişken arasında bir etkileşim olduğunda etkileşim grafiklerini yorumlamakta zorlanıyorum. Aşağıdaki grafikler bu siteden: Burada ve bağımsız değişkenler ve bağımlı değişkendir.birbirABBBD VDVDV Soru: etkileşimi ve ana etkisi vardır , ancak ana etkisi yokturbirbirABBB değeri ne kadar yüksek olursa , B'nin olması şartıyla değeri de o kadar yüksek olur, aksi …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

Sürekli grafik tahmincim ile kategorik moderatörüm arasındaki etkileşimi aynı grafik üzerinde çizmek istiyorum. Her ikisi de kategorik ( faktör etkileşimi ) olduğunda nasıl yapılacağını biliyorum, ancak biri sürekli ve biri kategorik olduğunda nasıl yapılacağını gerçekten bilmiyorum.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

Hiyerarşik bir regresyon analizi yürütüyorum ve bazı şüphelerim var: Etkileşimli terimi ortalanmış değişkenleri kullanarak hesaplıyor muyuz? Bağımlı değişken hariç, veri kümesindeki sürekli değişkenlerin TÜMÜ'nü ortalamamız gerekiyor mu? Bazı değişkenleri günlüğe kaydetmemiz gerektiğinde (sd ortalamalarından çok daha yüksek olduğu için), daha önce günlüğe kaydedilen değişkeni mi yoksa ilk değişkeni mi ortalıyoruz? …

9 interaction  multicollinearity  centering