Questions marquées «causality»

La relation entre cause et effet.

2
Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet et comme facteur de confusion?
Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet (mesure) et comme facteur de confusion pour une paire donnée d'associations risque-résultat? Je suis encore un peu incertain de la distinction. J'ai regardé la notation graphique pour m'aider à comprendre la différence, mais les différences de notation …
1
Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
1
R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
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 
1
Intervalle de confiance pour l'effet moyen du traitement à partir de la pondération du score de propension?
J'essaie d'estimer l'effet moyen du traitement à partir de données d'observation en utilisant la pondération du score de propension (spécifiquement IPTW). Je pense que je calcule correctement l'ATE, mais je ne sais pas comment calculer l'intervalle de confiance de l'ATE tout en tenant compte des poids de score de propension …
3
Fonction de transfert dans les modèles de prévision - interprétation
Je suis occupé par la modélisation ARIMA augmentée de variables exogènes à des fins de modélisation promotionnelle et j'ai du mal à l'expliquer aux utilisateurs professionnels. Dans certains cas, les progiciels se retrouvent avec une simple fonction de transfert, c'est-à-dire le paramètre * Variable exogène. Dans ce cas, l'interprétation est …
1
De l'identification à l'estimation
Je lis actuellement l'article de Pearl (Pearl, 2009, 2e édition) sur la causalité et la lutte pour établir le lien entre l'identification non paramétrique d'un modèle et l'estimation réelle. Malheureusement, Pearl lui-même est très silencieux sur ce sujet. Pour donner un exemple, j'ai en tête un modèle simple avec un …
3
Affectation aléatoire: pourquoi s'embêter?
L'attribution aléatoire est précieuse car elle garantit l'indépendance du traitement par rapport aux résultats potentiels. C'est ainsi que cela conduit à des estimations non biaisées de l'effet moyen du traitement. Mais d'autres schémas d'affectation peuvent également garantir systématiquement l'indépendance du traitement par rapport aux résultats potentiels. Alors pourquoi avons-nous besoin …
4
Comment vérifie-t-on la causalité?
Après avoir montré que deux quantités sont corrélées, comment déduire que la relation est causale? Et en plus lequel cause quoi? Or, en théorie, on peut utiliser une «assignation aléatoire» (quel que soit le bon mot), pour rompre tout lien accidentel pouvant exister entre deux variables. Mais dans certains cas, …
1
Dans l'analyse du score de propension, quelles sont les options pour gérer les propensions très petites ou grandes?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Je m'intéresse aux données d'observation dans lesquelles l'assignation de traitement peut être extrêmement bien expliquée. Par exemple, une régression logistique de P (A=1 | X) = ( 1 + exp( - ( Xβ) ))- 1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre UNEAA affectation de traitement et des covariables XXX …
1
Quelle est la meilleure façon de visualiser la régression de différence dans les différences (multi-période)?
Quelle est la meilleure façon de visualiser la différence dans les différences pour le traitement binaire et continu? Dois-je régresser la variable de résultat sur l'ensemble des contrôles mais exclure la variable de traitement et tracer les résidus dans chaque groupe (cas binaire)? Existe-t-il un moyen de voir la "dynamique" …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.