Preguntas etiquetadas con confounding

En los modelos estadísticos, se dice que la confusión ocurre cuando la dependencia aparente de la respuesta de un predictor se debe parcial o totalmente a la dependencia de ambos de una tercera variable no incluida en el modelo, o la dependencia de una combinación lineal de otras variables incluidas en el modelo. La confusión con una variable incluida en un modelo a menudo se denomina multicolinealidad. Un sinónimo es * aliasing *, utilizado en el diseño de experimentos.

1
Confounder - definición
Según M. Katz en su libro Análisis multivariable (Sección 1.2, página 6), " Un factor de confusión está asociado con el factor de riesgo y está relacionado causalmente con el resultado " . ¿Por qué el factor de confusión debe estar relacionado causalmente con el resultado? ¿Sería suficiente que el …
1
¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
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 
3
Cómo realizar SVD para imputar valores perdidos, un ejemplo concreto
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
2
Sesgo excesivo y variables de confusión
Según tengo entendido, la correspondencia es una forma de identificar la causalidad en los estudios observacionales. Al comparar las observaciones que son "similares" y comparar las que recibieron o no recibieron tratamiento, puede considerar esto como una especie de cuasiexperimento. ¿Qué es overmatching? ¿Qué tipo de sesgo introduce? La mayoría …
Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.