Câu hỏi được gắn thẻ «interpretation»

Tôi đang làm việc trên một hồi quy logistic nhiều trong R bằng cách sử dụng glm. Các biến dự đoán là liên tục và phân loại. Một trích dẫn của bản tóm tắt của mô hình cho thấy như sau: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 …

13 r  logistic  interpretation  p-value 

Tôi đang làm quen với số liệu thống kê Bayes bằng cách đọc cuốn sách Phân tích dữ liệu Bayesian , của John K. Kruschke còn được gọi là "cuốn sách cún con". Trong chương 9, các mô hình phân cấp được giới thiệu với ví dụ đơn giản này: …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Đối với một phần của câu hỏi bài tập về nhà, tôi được yêu cầu tính trung bình cắt cho một tập dữ liệu bằng cách xóa quan sát nhỏ nhất và lớn nhất, và để giải thích kết quả. Giá trị trung bình cắt thấp hơn giá trị trung …

12 data-visualization  interpretation  mean  trimmed-mean 

Giả sử chúng ta có một mô hình tuyến tính Model1và vcov(Model1)đưa ra ma trận sau: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Trong ví dụ này, ma trận này thực sự hiển …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

Một mục ngắn trên trang web NY Times cung cấp Thông tin và Số liệu về mức tiêu thụ pizza ở Hoa Kỳ. Tôi có một mối quan tâm ngẫu nhiên về cách sử dụng số liệu thống kê (hoặc bị lạm dụng) để cung cấp thông tin cho khán …

12 interpretation  descriptive-statistics 

Nó nhầm lẫn / thổi vào tâm trí của tôi rằng Binomial có phương sai tỷ lệ thuận với p(1−p)p(1−p)p(1-p) . Tương tự, thông tin Fisher tỷ lệ với 1p(1−p)1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)} . Lý do cho điều này là gì? Tại sao Thông tin Fisher được thu nhỏ ở mứcp=0.5p=0.5p=0.5? Đó là, …

12 variance  binomial  interpretation 

Trong một Regression với tuyến tính và bậc hai về hậu cần mà thôi, nếu tôi có một tuyến tính hệ số β1β1\beta_1 và bậc hai hệ số β2β2\beta_2 , tôi có thể nói rằng đó là bước ngoặt của xác suất tại - β1/ (2 β2)-β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2) ?

12 interpretation  logit  polynomial 

Tôi hiện đang làm việc để xây dựng một mô hình dự đoán cho kết quả nhị phân trên tập dữ liệu với ~ 300 biến và 800 quan sát. Tôi đã đọc nhiều trên trang web này về các vấn đề liên quan đến hồi quy từng bước và …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Tôi đã sử dụng kmeanshướng dẫn của R để thực hiện thuật toán k-mean trên tập dữ liệu iris của Anderson. Tôi có một câu hỏi về một số thông số mà tôi nhận được. Kết quả là: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Trong …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

Bất cứ ai cũng có thể giải thích làm thế nào để tính toán hiệu ứng cận biên của mô hình Probit và Logit theo thuật ngữ của giáo dân? Tôi mới tham gia thống kê và tôi bối rối về hai mô hình này.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

Tôi quen thuộc với khái niệm các biến phân loại và mã hóa biến giả tương ứng cho phép chúng ta khớp một cấp làm đường cơ sở để tránh cộng tuyến. Tôi cũng quen với cách diễn giải các ước tính tham số từ các mô hình như vậy: …

12 regression  interpretation  proportion  multicollinearity 

Tôi có một mô hình hồi quy tuyến tính trong đó biến phụ thuộc được ghi lại và một biến độc lập là tuyến tính. Hệ số độ dốc cho một biến độc lập chính là âm: . Không chắc làm thế nào để giải thích.−.0564−.0564-.0564 Tôi có sử dụng …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Hãy xem xét các mã và đầu ra sau đây: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Có vẻ như âm mưu QQ …

11 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

Đây là một âm mưu QQ cho mẫu của tôi (chú ý trục Y logarit); :n = 1000n=1000n = 1000 Như được chỉ ra bởi whuber, điều này chỉ ra rằng phân phối cơ bản bị lệch trái (đuôi phải ngắn hơn). Sử dụng shapiro.test(trên dữ liệu được chuyển đổi …

11 interpretation  lognormal  qq-plot 

(bài viết khá dài, xin lỗi. Nó bao gồm rất nhiều thông tin cơ bản, vì vậy hãy bỏ qua câu hỏi ở phía dưới.) Giới thiệu: Tôi đang làm việc trên một dự án nơi chúng tôi đang cố gắng xác định ảnh hưởng của biến nội sinh nhị …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables