Câu hỏi được gắn thẻ «interpretation»

Tôi khá mới về điều này với các bài kiểm tra dữ liệu nhị thức, nhưng cần phải thực hiện một và bây giờ tôi không biết làm thế nào để diễn giải kết quả. Biến y, biến trả lời, là nhị thức và các yếu tố giải thích là …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

Tôi đang cố gắng tạo một đa thức bậc hai phù hợp với một số dữ liệu tôi có. Hãy nói rằng tôi vẽ điều này phù hợp với ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Tôi có: Vì vậy, một trật tự thứ hai hoạt động …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

X và Y không tương quan (-.01); tuy nhiên, khi tôi đặt X trong một hồi quy đa biến dự đoán Y, cùng với ba biến (A, B, C) khác (liên quan), X và hai biến khác (A, B) là các yếu tố dự báo quan trọng của Y. Lưu …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Những câu hỏi của tôi Lý do trực quan đằng sau việc thực hiện luân chuyển các yếu tố trong phân tích nhân tố (hoặc các thành phần trong PCA) là gì? Sự hiểu biết của tôi là, nếu các biến được tải gần như bằng nhau trong các thành …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

Tôi biết rằng có rất nhiều tài liệu giải thích giá trị p. Tuy nhiên, khái niệm này không dễ nắm bắt mà không cần làm rõ thêm. Dưới đây là định nghĩa về giá trị p từ Wikipedia: Giá trị p là xác suất để có được một thống …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

Wikipedia giải thích: Đối với tập dữ liệu, giá trị trung bình là tổng của các giá trị chia cho số lượng giá trị. Tuy nhiên định nghĩa này tương ứng với những gì tôi gọi là "trung bình" (ít nhất đó là những gì tôi nhớ khi học). Tuy …

31 mean  interpretation  average 

Nhiều lần tôi đã bắt gặp những cảnh báo không chính thức chống lại "rình mò dữ liệu" (đây là một ví dụ thú vị ) và tôi nghĩ rằng tôi có một ý tưởng trực quan về điều đó có nghĩa là gì, và tại sao nó có thể …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Nếu tôi hiểu chính xác, khoảng tin cậy của một tham số là một khoảng được xây dựng bằng phương pháp mang lại các khoảng chứa giá trị thực cho một tỷ lệ mẫu được chỉ định. Vì vậy, "độ tin cậy" là về phương pháp chứ không phải là …

30 confidence-interval  interpretation 

Tôi đã xem qua hướng dẫn tuyệt vời này: Cẩm nang phân tích thống kê sử dụng R. Chương 13. Phân tích thành phần chính: Olympic Heptathlon về cách làm PCA bằng ngôn ngữ R. Tôi không hiểu cách giải thích của Hình 13.3: Vì vậy, tôi đang âm mưu …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

Tôi hơi mới khi sử dụng hồi quy logistic và hơi bối rối bởi sự khác biệt giữa các diễn giải của tôi về các giá trị sau mà tôi nghĩ sẽ giống nhau: giá trị beta lũy thừa dự đoán xác suất của kết quả bằng cách sử dụng …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

Tôi khá mới để thống kê và tôi cần sự giúp đỡ của bạn. Tôi có một mẫu nhỏ, như sau: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Tôi đã chạy thử nghiệm Shapiro-Wilk bằng R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) và tôi đã nhận được kết quả như sau: W …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

Tôi đã tham gia một cuộc thi học máy, nơi họ sử dụng RMSLE (Lỗi trung bình bình phương lỗi bình phương) để đánh giá hiệu suất dự đoán giá bán của một loại thiết bị. Vấn đề là tôi không chắc làm thế nào để diễn giải thành công …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Tôi hy vọng tất cả các bạn không bận tâm câu hỏi này, nhưng tôi cần trợ giúp diễn giải đầu ra cho đầu ra mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính mà tôi đã cố gắng học để làm trong R. Tôi chưa quen với phân tích dữ …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

Tôi vừa xem qua bài viết này , trong đó mô tả cách tính toán độ lặp lại (còn gọi là độ tin cậy, hay còn gọi là tương quan nội hàm) của phép đo thông qua mô hình hiệu ứng hỗn hợp. Mã R sẽ là: #fit the model …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Đối với các mô hình thống kê và học máy, có nhiều mức độ dễ hiểu: 1) toàn bộ thuật toán, 2) các phần của thuật toán nói chung 3) các phần của thuật toán trên các đầu vào cụ thể và ba cấp độ này được chia thành hai …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation