Perguntas com a marcação «interpretation»

Sou bastante novo nisso com testes de dados binomiais, mas precisava fazer um e agora não tenho certeza de como interpretar o resultado. A variável y, a variável resposta, é binomial e os fatores explicativos são contínuos. Isto é o que recebi ao resumir o resultado: glm(formula = leaves.presence ~ …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

Estou tentando criar um ajuste polinomial de segunda ordem para alguns dados que tenho. Digamos que eu plotei este ajuste com ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Eu recebo: Portanto, um ajuste de segunda ordem funciona muito bem. Eu calculo com R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

X e Y não estão correlacionados (-.01); no entanto, quando coloco X em uma regressão múltipla prevendo Y, ao lado de três (A, B, C) outras variáveis ​​(relacionadas), X e duas outras variáveis ​​(A, B) são preditores significativos de Y. Observe que as outras duas ( A, B) as variáveis …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Minhas perguntas Qual é a razão intuitiva por trás da rotação de fatores na análise fatorial (ou componentes no PCA)? Meu entendimento é que, se as variáveis ​​são quase igualmente carregadas nos principais componentes (ou fatores), então obviamente é difícil diferenciar os componentes. Portanto, neste caso, pode-se usar a rotação …

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

Eu sei que existem muitos materiais que explicam o valor p. No entanto, o conceito não é fácil de entender com firmeza sem maiores esclarecimentos. Aqui está a definição de p-value da Wikipedia: O valor p é a probabilidade de obter uma estatística de teste pelo menos tão extrema quanto …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

A Wikipedia explica: Para um conjunto de dados, a média é a soma dos valores divididos pelo número de valores. Essa definição, no entanto, corresponde ao que chamo de "média" (pelo menos é o que me lembro de aprender). No entanto, a Wikipedia mais uma vez cita: Existem outras medidas …

31 mean  interpretation  average 

Muitas vezes me deparei com avisos informais contra "espionagem de dados" (aqui está um exemplo divertido ), e acho que tenho uma ideia intuitiva do que isso significa e por que pode ser um problema. Por outro lado, "análise exploratória de dados" parece ser um procedimento perfeitamente respeitável em estatística, …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Encontrei este belo tutorial: Um manual de análises estatísticas usando R. Capítulo 13. Análise de componentes principais: O heptatlo olímpico sobre como fazer PCA na linguagem R. Não entendo a interpretação da Figura 13.3: Então, eu estou plotando o primeiro vetor próprio vs o segundo vetor próprio. O que isso …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

Se eu entendi corretamente, um intervalo de confiança de um parâmetro é um intervalo construído por um método que gera intervalos contendo o valor verdadeiro para uma proporção especificada de amostras. Portanto, a 'confiança' é mais sobre o método do que o intervalo que eu calculo de uma amostra específica. …

30 confidence-interval  interpretation 

Sou um pouco novo em usar regressão logística e um pouco confuso com uma discrepância entre minhas interpretações dos seguintes valores, que pensei que seriam os mesmos: valores beta exponenciados probabilidade prevista do resultado usando valores beta. Aqui está uma versão simplificada do modelo que estou usando, onde a desnutrição …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

Sou novato em estatísticas e preciso de sua ajuda. Eu tenho uma pequena amostra, da seguinte maneira: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Eu executei o teste Shapiro-Wilk usando R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) e obtive o seguinte resultado: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Agora, se eu assumir …

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

Venho realizando uma competição de aprendizado de máquina em que eles usam o RMSLE (erro logarítmico quadrado médio da raiz) para avaliar o desempenho que prevê o preço de venda de uma categoria de equipamento. O problema é que não tenho certeza de como interpretar o sucesso do meu resultado …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Espero que todos não se importem com essa pergunta, mas preciso de ajuda para interpretar a saída de um modelo linear de efeitos mistos que tenho tentado aprender na R. Sou novo na análise de dados longitudinal e na regressão linear de efeitos mistos. Eu tenho um modelo que me …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

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 

Para modelos estatísticos e de aprendizado de máquina, existem vários níveis de interpretabilidade: 1) o algoritmo como um todo, 2) partes do algoritmo em geral 3) partes do algoritmo em entradas específicas, e esses três níveis divididos em duas partes cada, um para treinamento e outro para avaliação de função. …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation