«interpretation» etiketlenmiş sorular

Bayesian istatistiklerinin oldukça öznel olabileceği iddiasını sık sık duyuyorum. Bu temel çıkarım, bir öncekinin seçimine bağlıdır (bir öncekini seçmek için maksimum entropi kayıtsızlık ilkesini kullanabilmesine rağmen). Buna karşılık iddia, sıklık istatistikleri genel olarak daha objektiftir. Bu açıklamada ne kadar gerçek var? Ayrıca, bu beni meraklandırıyor: Özellikle sübjektif olabilen ve Bayesçi …

14 bayesian  interpretation  frequentist  philosophical 

Sırt regresyonunu çalıştırırken, karşılık gelen katsayılardan daha büyük olan katsayıları en küçük kareler altında nasıl yorumluyorsunuz (belirli değerleri için )? Sırt regresyonunun monoton olarak küçülen katsayıları olması gerekmez mi?λλ\lambda İlgili bir notta, sırt gerilemesi sırasında işareti değişen bir katsayı nasıl yorumlanır (yani sırt izi, bir sırt izi grafiğinde negatiften pozitife …

14 interpretation  regression-coefficients  ridge-regression 

Karışık bir model / lmer kullanmamla ilgili bir sorum var. Temel model şudur: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Grup ve koşul her iki faktördür: grup iki seviyeye (grup A, grup B) ve koşul üç seviyeye (koşul1, koşul2, koşul3) sahiptir. Bu, insan deneklerden elde edilen verilerdir, bu …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Birçok bağlamda birbirinin yerine kullanılan bu iki terimle karşılaştım. Temel olarak, bir moderatör (M) X ve Y arasındaki ilişkiyi etkileyen bir faktördür. Moderasyon analizi genellikle bir regresyon modeli kullanılarak yapılır. Örneğin, cinsiyet (M) "ürün araştırması" (X) ve "ürün satın alımı" (Y) arasındaki ilişkiyi etkileyebilir. Etkileşimde, X1 ve X2 Y'yi etkilemek …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Lojistik regresyonda kesişme modeli ile veya kesişme modeli arasındaki farkı anlamayı seviyorum Kesişme katsayılarının log (oran oranı) bazal gruba göre ve kesişme olmadan log (oranlar) dikkate almaları dışında herhangi bir fark var mıdır? her iki durumda da katsayıların aynı olduğunu gördüm ama önemi her zaman aynı değildir ve neden olduğunu …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

2 örnek KS testinin yorumunu ve 2 grup arasındaki düzenli bir t testinden nasıl farklı olduğunu anlamakta zorluk çekiyorum. Diyelim ki bir görev yapan erkek ve kadınlarım var ve bu görevden bazı puanlar topluyorum. Nihai hedefim, erkeklerin ve kadınların bu görevde farklı performans gösterip göstermediklerini belirlemektir Yapabileceğim bir şey, iki …

14 distributions  t-test  interpretation  kolmogorov-smirnov 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 yıl önce kapalı . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: Min 1Q …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

Olasılık ve istatistikte, "rastgele" ve "rastgele" kavramı sıklıkla kullanılmaktadır. Çoğunlukla rastgele değişken kavramı, şansa bağlı olarak meydana gelen olayları modellemek için kullanılır. Benim sorum "rastgele" terimiyle ilgili. Rastgele nedir? Rasgelelik gerçekten var mı? Rastgele olaylarla çalışma konusunda çok fazla deneyime sahip insanların rastgele olma hakkında ne düşündüklerini ve inandıklarını merak …

14 interpretation  terminology 

Aşağıdaki lojistik regresyon modeline sahip olduğumuzu varsayalım: logit ( p ) = β0+ β1x1+ β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Mı olayın oran ve ? Başka bir deyişle, ve en düşük düzeylerde olduğunda (bu 0 olmasa bile) olayın olasılığı nedir? Örneğin, ve yalnızca ve değerlerini alırsa, bunları 0 olarak ayarlayamayız.x 1 …

14 logistic  interpretation  intercept 

Bu nedenle, negatif binomial bir model rastgele etkiler koymak istiyorum. Böyle bir model için STATA üssel katsayılar üretebilir. Yardım dosyasına göre, bu katsayılar insidans oranı oranları olarak yorumlanabilir. Maalesef anadili İngilizce değilim ve insidans oranı oranlarının ne olduğunu veya bunları nasıl çevirebileceğimi gerçekten anlamıyorum. Benim sorum şu, insidans oranı oranlarını …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

Ben tam olarak coxph "coef" ve "(exp) coef" çıktı anlamını ayırt etmeye çalışıyorum. Görünüşe göre "(exp) coef", modeldeki ilk değişkenin komutta atanan gruba göre karşılaştırmalarıdır. Coxph işlevi "coef" ve "(exp) coef" değerlerine nasıl ulaşır? Ek olarak, sansür söz konusu olduğunda coxph bu değerleri nasıl belirler?

14 r  survival  interpretation 

Ben sadece negatif bir binom GLM koştu ve bu çıktı: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

Geçen hafta Faraway'in R (1. baskı) ders kitabı doğrusal modellerini okuyordum . Faraway'in "İstatistiksel Strateji ve Model Belirsizliği" adlı bir bölümü vardı. O yapay bir çok karmaşık model kullanılarak bazı verileri oluşturduğunu (sayfa 158) açıklanan, sonra veriyi modellemek ve öğrencileri tahmin sonuçları karşılaştırmak için öğrencilerini istedi vs okuma sonuçları. Ne …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

Sabit terimi standart hatası ( β 0 olarak) y = β 1 x + β 0 + ε ile verilir S E ( β 0 ) 2 = σ 2 [ 1β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilon ; buradaˉx,xi'lerinortalamasıdır.SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 = \sigma^2\left[\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}\right]x¯x¯\bar{x}xixix_i Anladığım kadarıyla, SE, numunelerin% 95'inde, aralık mesela senin uncertainty- rakamlarla gerçek içerecektir p 0 …

13 regression  interpretation  standard-error 

Bazı ölçümler için bir analizin sonuçları dönüştürülmüş ölçekte uygun şekilde sunulur. Bununla birlikte, çoğu durumda, sonuçları orijinal ölçüm ölçeğinde sunmak arzu edilir (aksi takdirde çalışmanız az çok değersizdir). Örneğin, log dönüştürülmüş veri durumunda, kaydedilen değerlerin ortalaması ortalamanın günlüğü olmadığı için orijinal ölçekte yorumlama ile ilgili bir sorun ortaya çıkar. Günlük …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation