Câu hỏi được gắn thẻ «interpretation»

Tôi sử dụng mô hình GARCH tiêu chuẩn: rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} Tôi có các ước tính khác nhau về các hệ số và tôi cần diễn giải chúng. Vì vậy, tôi đang tự hỏi về một sự giải thích thoải mái, vì vậy …

14 interpretation  garch 

Khi chạy hồi quy sườn núi, làm thế nào để bạn giải thích hệ số mà cuối lên lớn hơn hệ số tương ứng của họ theo phương nhỏ nhất (đối với giá trị nhất định của )? Không phải là hồi quy sườn cho các hệ số thu nhỏ …

14 interpretation  regression-coefficients  ridge-regression 

Tôi có một câu hỏi về việc sử dụng mô hình hỗn hợp / lmer. Mô hình cơ bản là thế này: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Nhóm và điều kiện là cả hai yếu tố: nhóm có hai cấp độ (nhómA, nhómB) và điều kiện …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Tôi đã bắt gặp hai thuật ngữ này được sử dụng thay thế cho nhau trong nhiều bối cảnh. Về cơ bản, người điều hành (M) là một yếu tố tác động đến mối quan hệ giữa X và Y. Phân tích kiểm duyệt thường được thực hiện bằng mô …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Tôi muốn hiểu sự khác biệt giữa mô hình chặn có hoặc không có trong hồi quy logistic Có sự khác biệt nào giữa chúng ngoại trừ việc đánh chặn các hệ số liên quan đến log (tỷ lệ chênh lệch) so với nhóm cơ sở và không có đánh …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

Tôi gặp một số khó khăn trong việc hiểu cách giải thích của 2 bài kiểm tra mẫu KS và nó khác với bài kiểm tra t thông thường giữa 2 nhóm. Hãy nói rằng tôi có nam và nữ làm một số nhiệm vụ và tôi thu thập một …

14 distributions  t-test  interpretation  kolmogorov-smirnov 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 5 năm trước . Call: glm(formula = darters ~ …

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

Tôi đã cố gắng phân biệt chính xác đầu ra "coef" và "(exp) coef" của coxph có nghĩa gì. Có vẻ như "(exp) coef" là so sánh của biến đầu tiên trong mô hình theo nhóm được gán trong lệnh. Làm thế nào để hàm coxph đến các giá trị …

14 r  survival  interpretation 

Tôi vừa chạy GLM nhị thức âm và đây là đầu ra: 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|) …

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

Tôi đã đọc các mô hình tuyến tính trong sách giáo khoa của Faraway với R (phiên bản 1) vào cuối tuần trước. Faraway có một chương gọi là "Chiến lược thống kê và sự không chắc chắn của mô hình". Ông mô tả (trang 158) rằng ông đã tạo …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

Sai số chuẩn của thuật ngữ đánh chặn ( β 0 ) trong y = β 1 x + β 0 + ε được cho bởi S E ( β 0 ) 2 = σ 2 [ 1β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilon trong đóˉxlà giá trị trung bình củaxi's.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 Từ những gì …

13 regression  interpretation  standard-error 

Trong xác suất và thống kê, khái niệm "ngẫu nhiên" và "ngẫu nhiên" thường được sử dụng. Thông thường khái niệm về một biến ngẫu nhiên được sử dụng để mô hình các sự kiện xảy ra do tình cờ. Câu hỏi của tôi liên quan đến thuật ngữ "ngẫu …

13 interpretation  terminology 

Đối với một số phép đo, kết quả phân tích được trình bày phù hợp trên thang đo được chuyển đổi. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, mong muốn trình bày kết quả theo thang đo ban đầu (nếu không thì công việc của bạn ít nhiều không …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation 

Giả sử chúng ta có mô hình hồi quy logistic sau: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Là tỷ lệ cược của sự kiện khi x 1 = 0 và x 2 = 0 ? Nói cách khác, đó là tỷ lệ cược của sự kiện khi x 1 và x …

13 logistic  interpretation  intercept 

Vì vậy, tôi muốn phù hợp với một mô hình nhị phân hiệu ứng ngẫu nhiên. Đối với một mô hình như vậy, STATA có thể tạo ra các hệ số lũy thừa. Theo các tập tin trợ giúp các hệ số như vậy có thể được hiểu là tỷ …

13 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients