Questions marquées «interpretation»

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

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Comment interpréter le coefficient de deuxième étape dans la régression des variables instrumentales avec un instrument binaire et une variable endogène binaire?
(message assez long, désolé. Il comprend de nombreuses informations générales, alors n'hésitez pas à passer à la question en bas.) Intro: Je travaille sur un projet où nous essayons d'identifier l'effet d'une variable endogène binaire, , sur un résultat continu, . Nous avons mis au point un instrument, , que …
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Comment interpréter ce biplot PCA issu d'une enquête sur les domaines qui intéressent les gens?
Contexte: J'ai demandé à des centaines de participants à mon enquête à quel point ils étaient intéressés par des domaines sélectionnés (par échelles de Likert à cinq points, 1 indiquant «pas intéressé» et 5 indiquant «intéressé»). Ensuite, j'ai essayé PCA. L'image ci-dessous est une projection des deux premières composantes principales. …
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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 
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Explication intuitive de la perte de journal
Dans plusieurs compétitions de kaggle, la notation était basée sur la "perte de log". Cela concerne l'erreur de classification. Voici une réponse technique mais je recherche une réponse intuitive. J'ai vraiment aimé les réponses à cette question sur la distance de Mahalanobis, mais PCA n'est pas logloss. Je peux utiliser …
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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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