Gilt es jemals, eine bidirektionale Interaktion in ein Modell aufzunehmen, ohne die Haupteffekte einzubeziehen? Was ist, wenn es bei Ihrer Hypothese nur um die Interaktion geht, müssen Sie dann noch die Haupteffekte
Die Parameter eines Regressionsmodells. Am häufigsten die Werte, mit denen die unabhängigen Variablen multipliziert werden, um den vorhergesagten Wert der abhängigen Variablen zu erhalten.
Gilt es jemals, eine bidirektionale Interaktion in ein Modell aufzunehmen, ohne die Haupteffekte einzubeziehen? Was ist, wenn es bei Ihrer Hypothese nur um die Interaktion geht, müssen Sie dann noch die Haupteffekte
Wie kann ich die Haupteffekte (Koeffizienten für Dummy-codierten Faktor) in einer Poisson-Regression interpretieren? Nehmen wir das folgende Beispiel an: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2,...
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...
Ich versuche, ein Polynom zweiter Ordnung zu erstellen, das zu einigen meiner Daten passt. Angenommen, ich zeichne diese Übereinstimmung mit ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Ich bekomme: Eine Passung zweiter Ordnung...
Ich weiß nicht einmal, ob diese Frage sinnvoll ist, aber was ist der Unterschied zwischen multipler Regression und partieller Korrelation (abgesehen von den offensichtlichen Unterschieden zwischen Korrelation und Regression, die ich nicht anstrebe)? Ich möchte Folgendes herausfinden: Ich habe...
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) :...
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit =
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...
Zuerst dachte ich, dass die Reihenfolge keine Rolle spielt, aber dann las ich über den Gramm-Schmidt-Orthogonalisierungsprozess zur Berechnung mehrerer Regressionskoeffizienten, und jetzt habe ich Bedenken. Je später eine erklärende Variable unter den anderen Variablen indiziert wird, desto kleiner...
Für eine einfache lineare Regression kann der Regressionskoeffizient direkt aus der Varianz-Kovarianz-Matrix berechnet werden , und zwar durch wobei der Index der abhängigen Variablen und der Index der erklärenden Variablen ist.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Wenn man...
Wenn wir mehrere Regressionen durchführen und sagen, dass wir die durchschnittliche Änderung in der Variablen auf eine Änderung in einer Variablen untersuchen und alle anderen Variablen konstant halten, bei welchen Werten halten wir die anderen Variablen konstant? Ihr gemeiner? Null? Irgendein...
Ich habe mir das Boot-Paket in R angeschaut und obwohl ich eine Reihe guter Grundlagen für die Verwendung gefunden habe, muss ich noch etwas finden, das genau beschreibt, was "hinter den Kulissen" passiert. In diesem Beispiel wird beispielsweise gezeigt , wie Standard-Regressionskoeffizienten als...
Ich frage mich, wie genau die Beziehung zwischen partiellem R2R2R^2 und Koeffizienten in einem linearen Modell ist und ob ich nur einen oder beide verwenden sollte, um die Bedeutung und den Einfluss von Faktoren zu veranschaulichen. Soweit ich weiß, summaryerhalte ich mit Schätzungen der...
Könnte mir jemand raten, wie ich die Schätzungen aus einer logistischen Regression mithilfe eines Cloglog-Links interpretieren kann? Ich habe folgendes Modell eingebaut lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Beispielsweise...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R ausgeführt und einen Interaktionseffekt zwischen zwei Prädiktoren eingeschlossen. Die Wechselwirkung war nicht signifikant, aber die Haupteffekte (die beiden Prädiktoren) waren beide. Nun sagen mir viele Lehrbuchbeispiele, dass bei...
Ich benutze Pythons Scikit-Learn, um eine logistische Regression zu trainieren und zu testen. scikit-learn gibt die Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variablen zurück, liefert jedoch nicht die Standardfehler der Koeffizienten. Ich benötige diese Standardfehler, um eine Wald-Statistik für...
Bei einer multiplen linearen Regression kann der Koeffizient mit der folgenden Formel ermittelt werden. b = ( X′X)- 1( X′) Yb=(X′X)-1(X′)Y.b = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Zum Beispiel: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <-...
Ich verstehe das Konzept, dass der Mittelwert ist, wenn die kategoriale Variable gleich 0 ist (oder die Referenzgruppe ist), was die Endinterpretation ergibt, dass der Regressionskoeffizient die Differenz im Mittel der beiden Kategorien ist. Selbst bei> 2 Kategorien würde ich annehmen, dass jede...
Mir ist klar, dass dies eine sehr grundlegende Frage ist, aber ich kann nirgendwo eine Antwort finden. Ich berechne Regressionskoeffizienten entweder mit den normalen Gleichungen oder mit der QR-Zerlegung. Wie kann ich Standardfehler für jeden Koeffizienten berechnen? Ich betrachte Standardfehler...
Ich führe ein LASSO mit einigen kategorialen und einigen kontinuierlichen Variablenprädiktoren. Ich habe eine Frage zu den kategorialen Variablen. Der erste Schritt, den ich verstehe, besteht darin, jeden von ihnen in Dummies zu zerlegen, sie für eine faire Bestrafung zu standardisieren und dann...