Statistiques et Big Data sem

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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?

Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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Introduction à la modélisation d'équations structurelles

Des collègues me demandent de l'aide à ce sujet, que je ne connais pas vraiment. Ils ont fait des hypothèses sur le rôle de certaines variables latentes dans une étude, et un arbitre leur a demandé de formaliser cela en SEM. Comme ce dont ils ont besoin ne semble pas …

24 references modeling sem psychometrics

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S'il faut utiliser la modélisation d'équations structurelles pour analyser les études observationnelles en psychologie

J'ai remarqué que ce problème se posait beaucoup dans les paramètres de consultation statistique et je tenais à avoir votre avis. Le contexte Je parle souvent aux étudiants chercheurs qui ont mené une étude à peu près comme suit: Étude observationnelle La taille de l'échantillon peut être de 100, 200, …

20 scales causality sem observational-study

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Modèles d'équation structurelle (SEM) par rapport aux réseaux bayésiens (BN)

La terminologie ici est un gâchis. L '«équation structurelle» est à peu près aussi vague que le «pont architectural» et le «réseau bayésien» n'est pas intrinsèquement bayésien . Mieux encore, Judea Pearl , un Dieu de causalité, affirme que les deux écoles de modèles sont presque identiques. Alors, quelles sont …

19 sem bayesian-network causality

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Paquet R pour la modélisation d'équations structurelles à plusieurs niveaux?

Je veux tester un modèle de chemin à plusieurs étapes (par exemple, A prédit B, B prédit C, C prédit D) où toutes mes variables sont des observations individuelles imbriquées dans des groupes. Jusqu'à présent, je l'ai fait à travers plusieurs analyses multiniveaux uniques dans R. Je préférerais utiliser une …

18 r multilevel-analysis sem path-model

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Qu'est-ce que le «partiel» dans les méthodes des moindres carrés partiels?

Dans la régression des moindres carrés partiels (PLSR) ou la modélisation des équations structurelles des moindres carrés partiels (PLS-SEM), à quoi fait référence le terme "partiel"?

16 multiple-regression least-squares terminology sem partial-least-squares

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Quelles techniques graphiques sont utilisées dans la modélisation des équations structurelles?

Je suis curieux de savoir s'il existe des techniques graphiques particulières, ou plus applicables, à la modélisation d'équations structurelles. Je suppose que cela pourrait tomber dans des catégories d'outils exploratoires pour l'analyse de covariance ou de diagnostics graphiques pour l'évaluation de modèles SEM. (Je ne pense pas vraiment aux diagrammes …

14 sem data-visualization

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Quelle est la différence entre les modèles de mesure formative et réfléchissante?

Quelqu'un peut-il fournir des exemples de pourquoi choisir l'un plutôt que l'autre? Sont-ils calculés différemment?

13 sem psychometrics psychology scale-construction

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Équations structurelles: comment spécifier les effets d'interaction dans le package R lavaan

J'utilise package R lavaan pour estimer un modèle d'équation structurelle. Disons que le modèle se compose de 1 variable manifeste endogène avec 1 variable explicative latente et 2 variables explicites manifestes: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age Le modèle de lave souhaité est alors (ne fonctionne …

13 r interaction sem lavaan

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Complications d'avoir un très petit échantillon dans un modèle d'équation structurelle

J'utilise un modèle d'équation structurelle (SEM) à Amos 18. Je cherchais 100 participants pour mon expérience (utilisée de manière lâche), qui a été jugée probablement insuffisante pour mener à bien une SEM. On m'a dit à plusieurs reprises que SEM (avec EFA, CFA) est une procédure statistique "à large échantillon". …

13 modeling sample-size bootstrap sem

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Somme des notes attribuées aux notes factorielles estimées?

Je serais intéressé de recevoir des suggestions sur le moment d'utiliser les « scores factoriels » par rapport à la somme des scores lors de la construction des échelles. C'est-à-dire des méthodes «raffinées» plutôt que «non raffinées» de notation d'un facteur. D'après DiStefano et al. (2009; pdf ), italiques ajoutés: …

12 factor-analysis sem scales

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Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = …

12 r aic hidden-markov-model bic spss manova time-series r lme4-nlme regression modeling negative-binomial bayesian bugs state-space-models hypothesis-testing data-transformation factor-analysis sem

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Différence entre la régression PLS et la modélisation de chemin PLS. Critique du PLS

Cette question a été posée ici mais personne n'a donné une bonne réponse. Je pense donc que c'est une bonne idée de revenir sur ce sujet et je voudrais également ajouter quelques commentaires / questions. La première question est quelle est la différence entre la "modélisation de chemin PLS" et …

12 sem partial-least-squares path-model

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Différence entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle

Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre quelles sont les différences entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle (SEM)? Ce sera formidable si quelqu'un peut me fournir de la documentation à ce sujet. De plus, existe-t-il de la littérature où le SEM a été utilisé dans le contexte de …

12 time-series references sem

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Comment interpréter la sortie de lave?

J'essaie l'analyse factorielle confirmatoire (CFA) en utilisant lavaan. J'ai du mal à interpréter la sortie produite par lavaan. J'ai un modèle simple - 4 facteurs chacun pris en charge par les éléments des données d'enquête recueillies. Les facteurs sont conformes à ce qui est mesuré par les éléments, dans la …

11 r sem confirmatory-factor lavaan

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