Statistiques et Big Data interpretation

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Comment interpréter le tracé cv.glmnet ()?

J'ai effectué un lasso, puis laissé une validation croisée cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Lorsque je trace un cv, j'obtiens ce qui suit: J'ai aussi remarqué que j'obtenais 2 lambdas différents: lambda.minetlambda.1se Quelle est la différence entre ces lambdas? Que puis-je comprendre de l'intrigue ci-dessus en général (à quoi servent …

8 r cross-validation interpretation lasso

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Est-il réaliste que toutes les variables soient hautement significatives dans un modèle de régression multiple?

Je veux régresser l'économie de carburant sur la cylindrée du moteur, le type de carburant, la transmission 2 vs 4 roues motrices, la puissance, la transmission manuelle vs automatique et le nombre de vitesses. Mon ensemble de données ( lien ) contient des véhicules de 2012 à 2014. fuelEconomy en …

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Qu'est-ce que l'asymétrie d'une distribution?

Qu'est-ce que l'asymétrie d'une distribution? Je lui demande pourquoi des indices particuliers semblent indécis quant à la symétrie, et dans certains cas aussi à l'asymétrie.

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Quelle matrice doit être interprétée dans l'analyse factorielle: matrice de modèle ou matrice de structure?

Lorsque vous effectuez une analyse factorielle (par factorisation de l'axe principal, par exemple) ou une analyse des composants principaux en tant qu'analyse factorielle, et après avoir effectué une rotation oblique des chargements, - quelle matrice utilisez-vous ensuite afin de comprendre quels articles se chargent sur quels facteurs et d'interpréter les …

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Interprétation des coefficients de régression logistique avec un terme de régularisation

Je comprends que les coefficients d'une équation logistique peuvent être interprétés comme un rapport impair. Si un terme de régularisation est ajouté pour contrôler le sur-ajustement, comment cela change-t-il l'interprétation des coefficients?

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Comment interpréter l'interaction à 2 et 3 voies dans lmer?

J'ai un problème avec l'interprétation des interactions à 2 et 3 voies dans lmer. Mon DV est la hauteur qui est une variable continue. Tous les IV sont des variables catégorielles. Le premier facteur est animal, rat ou lion. Le deuxième facteur est le sexe, masculin ou féminin. Le troisième …

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Comment interprétez-vous les résultats des tests de racine unitaire?

Je dois faire des tests de racine unitaire pour un projet, je ne sais pas comment interpréter les données (c'est ce qu'on m'a demandé de faire). Voici un de mes résultats: dfuller Demand Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 50 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical …

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Anova de l'interprétation de sortie R

J'ai une question sur la façon dont un statisticien interpréterait normalement une sortie anova. Disons que j'ai une sortie anova de R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 2.11405 …

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Comment interpréter une boîte à moustaches?

J'ai quelques données dans lesquelles il y a 5 variables explicatives catégoriques ( concern, breath, weath, sleep, act) et 1 variable de réponse continue ( tto). De plus, chaque variable explicative catégorielle est divisée en 5 niveaux qui montrent à quel point une personne en est convaincue. les niveaux 1 …

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Comment interpréter les coefficients produits par la fonction sem dans R?

J'ai effectué l'analyse de chemin en utilisant la semfonction dans R. Le modèle que j'ai ajusté se compose de chemins directs et indirects. J'ai du mal à interpréter les estimations des coefficients SEM. Est-ce que R donne la valeur de l'effet total = (effet direct + effet indirect) directement ou …

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Interpréter le coefficient dans un modèle de régression linéaire avec des variables catégorielles

Je vais donner mes exemples avec les appels R. D'abord un exemple simple de régression linéaire avec une variable dépendante «durée de vie» et deux variables explicatives continues. data.frame(height=runif(4000,160,200))->human.life human.life$weight=runif(4000,50,120) human.life$lifespan=sample(45:90,4000,replace=TRUE) summary(lm(lifespan~1+height+weight,data=human.life)) Call: lm(formula = lifespan ~ 1 + height + weight, data = human.life) Residuals: Min 1Q Median 3Q …

8 r multiple-regression interpretation regression-coefficients

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Corrélation et agrégation intraclasse

Imagine ça: Vous avez un échantillon de 1000 équipes de 10 membres chacune. Vous avez mesuré le fonctionnement de l'équipe en demandant à chaque membre de l'équipe dans quelle mesure il pense que son équipe fonctionne à l'aide d'une échelle numérique fiable à plusieurs éléments. Vous voulez décrire dans quelle …

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