Questions marquées «interpretation»

Désigne généralement tirer des conclusions de fond à partir des résultats d'une analyse statistique.

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Comment interpréter les paramètres GARCH?
J'utilise un modèle GARCH standard: rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} J'ai différentes estimations des coefficients et je dois les interpréter. Je m'interroge donc sur une belle interprétation, alors que représentent , et ?γ0γ0\gamma_0γ1γ1\gamma_1δ1δ1\delta_1 Je vois que est quelque chose comme une partie constante. Cela représente …
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Coefficients de régression de crête plus grands que les coefficients OLS ou qui changent de signe en fonction de
Lorsque vous exécutez une régression de crête, comment interprétez-vous les coefficients qui se retrouvent plus grands que leurs coefficients correspondants sous les moindres carrés (pour certaines valeurs de )? La régression des crêtes n'est-elle pas censée réduire les coefficients de façon monotone?λλ\lambda Sur une note connexe, comment interpréter un coefficient …
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La différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique
J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log (odds)? d'après ce que j'ai vu, les …
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Qu'est-ce que le hasard?
En probabilités et statistiques, les notions de "aléatoire" et de "caractère aléatoire" sont fréquemment utilisées. Souvent, le concept d'une variable aléatoire est utilisé pour modéliser les événements qui se produisent par hasard. Ma question concerne le terme "aléatoire". Qu'est-ce qui est aléatoire? Le hasard existe-t-il vraiment? Je suis curieux de …
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Terme d'interception dans la régression logistique
Supposons que nous ayons le modèle de régression logistique suivant: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Est les chances de l'événement lorsque et ? En d'autres termes, c'est la cote de l'événement lorsque et sont aux niveaux les plus bas (même si ce n'est pas 0)? Par exemple, si et ne …
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Pourquoi l'erreur-type de l'ordonnée à l'origine augmente-t-elle encore
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 = \sigma^2\left[\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}\right]x¯x¯\bar{x}xixix_i D'après ce que je comprends, le SE quantifie votre incertitude - par exemple, dans 95% des échantillons, l'intervalle [β^0−2SE,β^0+2SE][β^0−2SE,β^0+2SE][\hat{\beta}_0-2SE,\hat{\beta}_0+2SE] contiendra le vrai β0β0\beta_0 . Je n'arrive pas à …
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Réponses expresses en termes d'unités originales, en données transformées Box-Cox
Pour certaines mesures, les résultats d'une analyse sont présentés de manière appropriée sur l'échelle transformée. Dans la plupart des cas, cependant, il est souhaitable de présenter les résultats sur l'échelle de mesure d'origine (sinon votre travail est plus ou moins sans valeur). Par exemple, dans le cas de données transformées …
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