Questions marquées «interaction»

Une situation où l'effet d'une variable explicative peut dépendre de la valeur d'une autre variable explicative.

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Comment dessiner un graphique d'interaction avec des intervalles de confiance?
Mes tentatives: Je n'ai pas pu obtenir d'intervalles de confiance interaction.plot() et d'autre part plotmeans()du package 'gplot' n'afficherait pas deux graphiques. De plus, je ne pouvais pas imposer deux plotmeans()graphes l'un sur l'autre car par défaut les axes sont différents. J'ai eu un certain succès en utilisant le plotCI()package 'gplot' …
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Comment calculer la différence de deux pentes?
Existe-t-il une méthode pour comprendre si deux lignes sont (plus ou moins) parallèles? J'ai deux lignes générées à partir de régressions linéaires et je voudrais comprendre si elles sont parallèles. En d'autres termes, je voudrais obtenir les différentes pentes de ces deux lignes. Existe-t-il une fonction R pour calculer cela? …
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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 …
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Qu'est-ce qu'une analyse post-hoc valide pour une ANOVA à trois mesures répétées?
J'ai effectué une mesure répétée à trois voies ANOVA; quelles analyses post-hoc sont valables? Il s'agit d'une conception entièrement équilibrée (2x2x2) avec l'un des facteurs ayant une mesure répétée intra-sujets. Je connais les approches multivariées des mesures répétées de l'ANOVA dans R, mais mon premier instinct est de procéder avec …
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En régression linéaire, pourquoi devrions-nous inclure des termes quadratiques alors que nous ne nous intéressons qu'aux termes d'interaction?
Supposons que je m'intéresse à un modèle de régression linéaire, pour , car je voudrais voir si une interaction entre les deux covariables a un effet sur Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Dans les notes de cours d'un professeur (avec qui je n'ai pas de contact), …
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Comment dois-je modéliser les interactions entre les variables explicatives lorsque l'une d'entre elles peut avoir des termes quadratiques et cubiques?
J'espère sincèrement avoir formulé cette question de manière à ce qu'elle puisse être résolue définitivement - sinon, faites-le moi savoir et je vais réessayer! Je devrais également, je suppose, noter que j'utiliserai R pour ces analyses. J'ai plusieurs mesures plant performance (Ys)dont je soupçonne qu'elles ont été influencées par quatre …
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Interprétation des coefficients d'une interaction entre variable catégorielle et variable continue
J'ai une question sur l'interprétation des coefficients d'une interaction entre variable continue et variable catégorielle. voici mon modèle: 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 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 …
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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 
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Régression linéaire avec des facteurs dans R
J'essaie de comprendre comment fonctionnent exactement les facteurs dans R. Disons que je veux exécuter une régression en utilisant des exemples de données dans 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 + …
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Aide à interpréter un complot d'interaction?
J'ai du mal à interpréter les graphiques d'interaction lorsqu'il y a une interaction entre les deux variables indépendantes. Les graphiques suivants proviennent de ce site: Ici, et sont les variables indépendantes et DV est la variable dépendante.UNEUNEABBBD VréVDV Question: Il y a interaction et effet principal de UNEUNEA , mais …
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Terme d'interaction utilisant une analyse de régression hiérarchique à variables centrées? Quelles variables devons-nous centrer?
Je lance une analyse de régression hiérarchique et j'ai quelques petits doutes: Calculons-nous le terme d'interaction en utilisant les variables centrées? Faut-il centrer TOUTES les variables continues que nous avons dans l'ensemble de données, à l'exception de la variable dépendante? Lorsque nous devons enregistrer certaines variables (parce que leur sd …
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