Als «interaction» getaggte Fragen

Eine Situation, in der die Wirkung einer erklärenden Variablen vom Wert einer anderen erklärenden Variablen abhängen kann.

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Wie kann getestet werden, ob ein Regressionskoeffizient durch eine Gruppierungsvariable moderiert wird?
Ich habe eine Regression für zwei Gruppen der Stichprobe durchgeführt, basierend auf einer moderierenden Variablen (z. B. Geschlecht). Ich mache einen einfachen Test für den Moderationseffekt, indem ich überprüfe, ob die Signifikanz der Regression bei einem Satz verloren geht, während sie bei dem anderen bleibt. Q1: Die obige Methode ist …
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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So fügen Sie einen Interaktionsterm in ein zufälliges Waldmodell ein
Ich verwende die Funktion randomForestin Rs randomForestPaket, um eine Regression durchzuführen. Wenn ich jedoch versuche, einen Interaktionsbegriff in die folgenden Codes aufzunehmen: library(MASS) library(randomForest) Boston_f <- within(Boston, factor(rad)) mdl <- randomForest(lstat ~ rad * . , data = Boston_f) Das Ergebnis mdl$termbeinhaltet zwar Interaktion, aber wenn ich in die Bäume …
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Wie bereite ich Interaktionen von kategorialen Variablen in Scikit-Learn vor?
Was ist der beste Weg, um Interaktionen mit kategorialen Merkmalen vorzubereiten, bevor Sie mit scikit-learn arbeiten? Mit statsmodelskönnte ich bequem im R-Stil sagen smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(gleich in Stata mit regress depvar i.var1##i.var2). Kann sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(in v0.15, derzeit dev) mit kategorialen Variablen verwendet werden?
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Verschiedene Methoden zur Modellierung von Interaktionen zwischen kontinuierlichen und kategorialen Prädiktoren in GAM
Die folgende Frage baut auf der Diskussion auf dieser Seite auf . Bei einer gegebenen Antwortvariablen y, einer kontinuierlichen erklärenden Variablen xund einem Faktor facist es möglich, ein allgemeines additives Modell (GAM) mit einer Interaktion zwischen xund unter facVerwendung des Arguments zu definieren by=. Gemäß der Hilfedatei ?gam.models im R-Paket …
8 r  interaction  gam  mgcv 
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Warum werden Interaktionen bei multipler Regression als Produkte und nicht als etwas anderes der Prädiktoren modelliert?
Betrachten Sie die multiple lineare Regression. Diese Frage mag täuschend einfach sein, aber ich versuche intuitiv zu verstehen, warum, wenn ich beispielsweise Prädiktoren X1 und X2 habe, Interaktionen zwischen diesen Prädiktoren von X1 * X2 angemessen erfasst werden können. Ich weiß, dass Interaktionsbegriffe als Produkte modelliert werden, nur weil mir …
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Ist die Korrelation zwischen Variablen in einer Interaktion wichtig?
Angenommen, Sie passen ein Modell . Gibt es praktische Implikationen für die Abschätzung des Interaktionseffekts, wenn und korreliert sind?y= x1+ x2+ x1× x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Ich verstehe, dass es Kollinearitätsprobleme geben könnte, wenn und sehr korreliert sind, aber das sollte den Interaktionsterm nicht beeinflussen, oder?x1x1x_1x2x2x_2
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Eine statistische Interaktion ist signifikant, aber der Autor bestreitet sie. Warum?
Ich bewerte einen Zeitschriftenartikel hinsichtlich seiner statistischen Wechselwirkungen. Der Artikel versucht, eine Beziehung zwischen einer weniger strengen Kontrolle des Blutdrucks und dem Fortschreiten zu schwerem Bluthochdruck herzustellen. Es wird vermutet, dass eine vorbestehende Hypertonie ein Prognosefaktor ist (gegeben ).p=0.048&lt;0.05p=0.048&lt;0.05p=0.048<0.05 Ihre Verteidigung ist das Der Wert ist geringfügig signifikant. Dies kann …
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Hat jedes logarithmische lineare Modell eine vollkommen äquivalente logistische Regression?
Ich versuche, ein logarithmisch lineares Modell an eine große Anzahl von Variablen aus Umfragedaten anzupassen. Es gibt einige Gründe, warum es möglicherweise vorzuziehen ist, stattdessen logistische Regressionen an diese Daten anzupassen. Mehrere Behörden schlagen vor, dass diese gleichwertig sind. Ich habe jedoch einige Gründe, dies zu bezweifeln. Log-lineare Modelle behandeln …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Wie lassen sich Wechselwirkungen zwischen Faktor und Kovariate in einem Modell mit gemischten Effekten untersuchen?
Ich habe 2 Faktoren Aund B(5 × 3) und eine Kovariate Xin einem innerhalb des Subjekts liegenden Design. So spezifiziere ich mein Gesamtmodell: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Meine Interpretation ist, dass ich ein Diagramm betrachte y~x, in dem sich die Steigung aufgrund der Kovariate ändert und sich die …
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Wie kann eine Interaktion niedrigerer Ordnung interpretiert werden, wenn eine Interaktion höherer Ordnung von Bedeutung ist?
Ich habe eine Frage zur Interpretation von Interaktionstermen niedrigerer Ordnung bei Vorhandensein eines signifikanten Interaktionseffekts höherer Ordnung. Angenommen, ich habe ein 2 (Faktor ) 2 (Faktor ) 2 (Faktor ) -Design, bei dem die Wechselwirkung höchster Ordnung ( ) signifikant ist und ein Interaktionsterm niedrigerer Ordnung ( ) ist ebenfalls …
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