Zufällige Wälder gelten als Black Boxes, aber in letzter Zeit habe ich darüber nachgedacht, welches Wissen aus einem zufälligen Wald gewonnen werden kann. Das offensichtlichste ist die Wichtigkeit der Variablen. In der einfachsten Variante kann dies einfach durch Berechnen der Anzahl der Vorkommen einer Variablen erfolgen. Das zweite, woran ich …
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 berücksichtigen?
Ich überprüfe gerade ein Manuskript, in dem die Autoren 5-6 logit-Regressionsmodelle mit AIC vergleichen. Einige Modelle haben jedoch Interaktionsterme ohne Berücksichtigung der einzelnen kovariaten Terme. Hat es jemals Sinn, dies zu tun? Zum Beispiel (nicht spezifisch für Logit-Modelle): M1: Y = X1 + X2 + X1*X2 M2: Y = X1 …
Ich habe eine Frage, wie eine Interaktion in einem Regressionsmodell am besten spezifiziert werden kann. Betrachten Sie die folgenden Daten: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), …
Abgesehen vom buchstäblichen Testen jeder möglichen Kombination von Variablen in einem Modell ( x1:x2oder x1*x2 ... xn-1 * xn). Wie erkennen Sie, ob eine Interaktion zwischen Ihren unabhängigen (hoffentlich) Variablen bestehen SOLLTE oder KÖNNTE? Was sind Best Practices für den Versuch, Interaktionen zu identifizieren? Gibt es eine grafische Technik, die …
Verallgemeinerte additive Modelle sind solche, bei denen . die funktionen sind flüssig und zu schätzen. In der Regel durch Splines bestraft. MGCV ist ein Paket in R, und der Autor (Simon Wood) schreibt ein Buch über sein Paket mit R-Beispielen. Ruppert et al. (2003) schreiben ein weitaus zugänglicheres Buch über …
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, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
Ich habe eine Frage zu multipler Regression und Interaktion, die von diesem CV-Thread inspiriert wurde: Interaktionsbegriff unter Verwendung von hierarchischen Regressionsanalysen mit zentrierten Variablen? Welche Variablen sollten wir zentrieren? Bei der Überprüfung auf einen Moderationseffekt zentriere ich meine unabhängigen Variablen und multipliziere die zentrierten Variablen, um meinen Interaktionsterm zu berechnen. …
In einer Regression löscht der Interaktionsterm beide verwandten direkten Effekte aus. Beende ich die Interaktion oder melde ich das Ergebnis? Die Wechselwirkung war nicht Teil der ursprünglichen Hypothese.
Ich habe Daten aus einem Umfrageexperiment, bei dem die Befragten zufällig einer von vier Gruppen zugeordnet wurden: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Während sich die drei Behandlungsgruppen in Bezug auf den angewendeten Stimulus geringfügig unterscheiden, ist der Hauptunterschied, den ich interessiere, zwischen der Kontroll- und …
Andrew Gelman in einem seiner letzten Blog-Beiträge sagt: Ich glaube nicht, dass für das Simpson-Paradoxon Kontrafakten oder potenzielle Ergebnisse notwendig sind. Ich sage das, weil man Simpsons Paradoxon mit Variablen aufstellen kann, die nicht manipuliert werden können oder für die Manipulationen nicht direkt von Interesse sind. Das Simpson-Paradoxon ist Teil …
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 einem signifikanten Effekt der Interaktion die Haupteffekte nicht interpretiert werden können. Aber was …
Hallo, ich versuche, das nicht-parametrische Äquivalent einer Zwei-Wege-ANOVA (3x4-Design) zu finden, die Wechselwirkungen einschließen kann. Aus meiner Lektüre in Zar 1984 "Biostatistische Analyse" geht hervor, dass dies mit einer in Scheirer, Ray und Hare (1976) beschriebenen Methode möglich ist. Anderen Online-Beiträgen zufolge wurde jedoch gefolgert, dass diese Methode nicht mehr …
Ich habe zwei Fragen zum Blockbegriff in der Versuchsplanung: (1) Was ist der Unterschied zwischen einem Block und einem Faktor? (2) Ich habe versucht, einige Bücher zu lesen, aber etwas ist nicht klar: Es scheint, dass die Autoren immer davon ausgehen, dass es keine Wechselwirkung zwischen dem "Blockfaktor" und anderen …
Ich habe zwei Haupteffekte, V1 und V2. Die Auswirkungen von V1 und V2 auf die Antwortvariablen sind negativ. Aus irgendeinem Grund erhalte ich jedoch einen positiven Koeffizienten für den Interaktionsterm V1 * V2. Wie kann ich das interpretieren? Ist eine solche Situation möglich?
Gerichtete azyklische Graphen (DAGs, z. B. Greenland et al., 1999) sind Teil eines Formalismus der kausalen Folgerung aus der kontrafaktischen Interpretation des Kausalitätslagers. In diesen Diagrammen bedeutet das Vorhandensein eines Pfeils von Variable EINEINA zu Variable BBB , dass Variable EINEINA Variable B direkt verursacht (eine gewisse Änderung des Risikos) …
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
Ich habe eine Frage zu meiner Verwendung eines gemischten Modells / Modells. Das Grundmodell ist folgendes: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Gruppe und Bedingung sind beide Faktoren: Die Gruppe hat zwei Ebenen (GruppeA, GruppeB) und die Bedingung hat drei Ebenen (Bedingung1, Bedingung2, Bedingung3). Es sind Daten …
Ich bin auf diese beiden Begriffe gestoßen, die in vielen Zusammenhängen synonym verwendet werden. Grundsätzlich ist ein Moderator (M) ein Faktor, der sich auf die Beziehung zwischen X und Y auswirkt. Die Moderationsanalyse wird normalerweise mithilfe eines Regressionsmodells durchgeführt. Zum Beispiel kann das Geschlecht (M) die Beziehung zwischen "Produktforschung" (X) …
Kürzlich löste das zufällige Durchsuchen von Fragen eine Erinnerung an einen Kommentar eines meiner Professoren aus, der vor einigen Jahren vor der Verwendung von Ratios in Regressionsmodellen gewarnt hatte. Also fing ich an darüber zu lesen, was schließlich 1993 zu Kronmal führte. Ich möchte sicherstellen, dass ich seine Vorschläge zur …
Ich verwende R Lavaan-Paket , um ein Strukturgleichungsmodell zu schätzen. Angenommen, das Modell besteht aus 1 endogenen Manifestvariablen mit 1 latenten und 2 manifest erklärenden Variablen: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age Das gewünschte Lavamodell ist dann (funktioniert nicht): model <- ' attitude1 =~ att1 + …
Ich bin auf der Suche nach Ratschlägen und Kommentaren, die sich mit der Analyse von Verhältnissen und Quoten befassen. In dem Bereich, in dem ich vor allem mit der Analyse von Verhältnissen befasst bin, ist dies weit verbreitet, aber ich habe einige Artikel gelesen, die darauf hindeuten, dass dies problematisch …
Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind jedoch auch andere Erkenntnisse erwünscht. edit: Seitdem ich die Frage …
Nachdem ich wertvolle Rückmeldungen aus früheren Fragen und Diskussionen gesammelt habe, habe ich folgende Frage gestellt: Angenommen, das Ziel besteht darin, Effektunterschiede zwischen zwei Gruppen zu erkennen, beispielsweise zwischen Männern und Frauen. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun: Führen Sie zwei separate Regressionen für die beiden Gruppen durch und …
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
Moderierte Regressionsanalysen werden in den Sozialwissenschaften häufig verwendet, um die Interaktion zwischen zwei oder mehr Prädiktoren / Kovariaten zu bewerten. In der Regel wird bei zwei Prädiktorvariablen das folgende Modell angewendet: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM + e Beachten Sie, dass der Moderationstest durch den Produktbegriff …
Ich habe ein kleines Problem mit der Stata-Syntax. Ich muss die folgende Regression durchführen: y=ax+bz+c(xz)+ey=ax+bz+c(xz)+ey = ax + bz + c(xz) + e wobei sowohl als auch instrumentiert sind und auch der Interaktionsterm xz die instrumentierten Werte von x und z verwendet .xxxzzzxzxzxzxxxzzz Nur die vorhergesagten Werte für xxx und …
Ich habe 2 allgemeine / theoretischere Fragen. 1) Ich bin gespannt, wie SVMs mit variablen Interaktionen umgehen, wenn sie Vorhersagemodelle erstellen. Wenn ich z. B. zwei Funktionen f1 und f2 habe und das Ziel von f1, f2 und f1 * f2 (oder einer Funktion h (f1, f2)) abhängt, passt SVM …
Ich habe den Begriff Interaktion immer im Kontext der Regression gelesen. Sollten wir auch Interaktionen mit verschiedenen Modellen berücksichtigen, z. B. knn oder svm? Wenn es , 100 oder noch mehr Funktionen gibt und sagen wir 1000 Beobachtungen, was ist der übliche Weg, um nützliche Interaktionen zu finden? Alle Kombinationen …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.