Perguntas com a marcação «interpretation»

Refere-se geralmente a tirar conclusões substantivas dos resultados de uma análise estatística.

11
Como entender os graus de liberdade?
Da Wikipedia , existem três interpretações dos graus de liberdade de uma estatística: Nas estatísticas, o número de graus de liberdade é o número de valores no cálculo final de uma estatística que pode variar livremente . As estimativas de parâmetros estatísticos podem ser baseadas em diferentes quantidades de informações …
2
Interpretação da saída lm () de R
As páginas de ajuda em R pressupõem que eu sei o que esses números significam, mas não sei. Estou tentando entender intuitivamente todos os números aqui. Vou postar a saída e comentar o que descobri. Pode haver (haverá) erros, pois vou escrever o que presumo. Gostaria principalmente de saber o …
2
A remoção do termo de interceptação estatisticamente significativo aumenta no modelo linear
Em um modelo linear simples com uma única variável explicativa, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Acho que remover o termo de interceptação melhora muito o ajuste (o valor de varia de 0,3 a 0,9). No entanto, o termo de interceptação parece ser estatisticamente significativo.R2R2R^2 Com interceptação: Call: …
3
Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
6
Agrupamento na saída do t-SNE
Eu tenho um aplicativo em que seria útil agrupar um conjunto de dados barulhento antes de procurar efeitos de subgrupos nos clusters. Olhei pela primeira vez para o PCA, mas são necessários ~ 30 componentes para atingir 90% da variabilidade; portanto, agrupar apenas alguns PCs descartará muita informação. Eu tentei …
9
É errado reformular "1 em 80 mortes é causada por um acidente de carro", pois "1 em cada 80 pessoas morrem como resultado de um acidente de carro?"
Declaração 1 (S1): "Uma em cada 80 mortes é causada por um acidente de carro". Declaração Dois (S2): "Uma em cada 80 pessoas morre como resultado de um acidente de carro". Agora, pessoalmente, não vejo muita diferença entre essas duas afirmações. Ao escrever, eu os consideraria intercambiáveis ​​para um público …
3
Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
3
Como interpretar os valores F e p na ANOVA?
Eu sou novo em estatística e atualmente lida com ANOVA. Realizo um teste ANOVA em R usando aov(dependendVar ~ IndependendVar) Eu recebo - entre outros - um valor F e um valor p. Minha hipótese nula ( H0H0H_0 ) é que todas as médias de grupos são iguais. Há muitas …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.