Perguntas com a marcação «interaction»

Minhas tentativas: Não consegui intervalos de confiança em interaction.plot() e por outro lado plotmeans()do pacote 'gplot' não exibia dois gráficos. Além disso, eu não poderia impor dois plotmeans()gráficos um em cima do outro porque, por padrão, o eixo é diferente. Eu tive algum sucesso usando o plotCI()pacote 'gplot' e sobrepondo …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

Digamos que eu tenha dados: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Quero plotar o contínuo por interação contínua, de modo que x1 esteja no eixo X e x2 seja representado por 3 linhas, uma que representa x2 com um escore …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

Estou trabalhando em um conjunto de dados para avaliar o impacto da secagem nas atividades microbianas dos sedimentos. O objetivo é determinar se o impacto da secagem varia entre os tipos e / ou profundidade dos sedimentos. O projeto experimental é o seguinte: O primeiro fator Sedimento corresponde a três …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Existe um método para entender se duas linhas são (mais ou menos) paralelas? Eu tenho duas linhas geradas a partir de regressões lineares e gostaria de entender se elas são paralelas. Em outras palavras, eu gostaria de obter as diferentes inclinações dessas duas linhas. Existe uma função R para calcular …

11 r  regression  interaction  linear-model 

É possível ter uma variável que atue como um modificador de efeito (medida) e um fator de confusão para um determinado par de associações de risco-resultado? Ainda estou um pouco inseguro da distinção. Examinei a notação gráfica para me ajudar a entender a diferença, mas as diferenças na notação são …

10 interaction  causality  confounding 

Eu realizei uma ANOVA de três medidas repetidas; que análises post-hoc são válidas? Este é um design totalmente equilibrado (2x2x2) com um dos fatores que possui uma medida repetida dentro dos sujeitos. Estou ciente das abordagens multivariadas para ANOVA de medidas repetidas em R, mas meu primeiro instinto é prosseguir …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

Suponha que eu esteja interessado em um modelo de regressão linear, para , porque gostaria de ver se uma interação entre as duas covariáveis ​​afeta Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Nas anotações do curso de um professor (com quem não tenho contato), ele declara: Ao incluir …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Espero sinceramente que tenha formulado esta pergunta de forma que ela possa ser respondida definitivamente - caso contrário, informe-me e tentarei novamente! Eu também acho que devo usar R para essas análises. Eu tenho várias medidas plant performance (Ys)que eu suspeito que foram influenciadas por quatro tratamentos que eu impus-- …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Estou tentando entender como exatamente os fatores funcionam em R. Digamos que eu queira executar uma regressão usando alguns dados de amostra em R: > data(CO2) > colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" > levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" > levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" > lm(uptake ~ Type + Treatment, …

10 r  regression  interaction 

Digamos que eu esteja executando uma regressão linear que tenha o formato .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Se for positivo, isso implica uma correlação positiva entre e ? (Por outro lado, uma correlação negativa se for negativa?)β3β3\beta_3AAABBBβ3β3\beta_3

9 regression  interaction 

Tenho problemas para interpretar os gráficos de interação quando há uma interação entre as duas variáveis ​​independentes. Os seguintes gráficos são deste site: Aqui, e são as variáveis ​​independentes e é a variável dependente.B D VUMAAABBBD VDVDV Pergunta: Há interação e efeito principal de , mas nenhum efeito principal deBUMAAABBB …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

Gostaria de traçar no mesmo gráfico a interação entre meu preditor contínuo e meu moderador categórico. Eu sei como fazê-lo quando ambos são categóricos ( interação de fatores ), mas realmente não sei como fazê-lo quando um é contínuo e outro é categórico.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

Estou executando uma análise de regressão hierárquica e tenho algumas pequenas dúvidas: Calculamos o termo de interação usando as variáveis ​​centralizadas? Temos que centralizar TODAS as variáveis ​​contínuas que temos no conjunto de dados, exceto a variável dependente? Quando precisamos registrar algumas variáveis ​​(porque o sd é muito maior que …

9 interaction  multicollinearity  centering 

Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação dos coeficientes de uma interação entre variável contínua e variável categórica. aqui está o meu modelo: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation