Preguntas etiquetadas con interaction

Tengo dos efectos principales, V1 y V2. Los efectos de V1 y V2 en las variables de respuesta son negativos. Sin embargo, por alguna razón obtengo un coeficiente positivo para el término de interacción V1 * V2. ¿Cómo puedo interpretar esto? ¿Es posible tal situación?

17 regression  interaction 

Los gráficos acíclicos dirigidos (DAG; por ejemplo, Groenlandia, et al, 1999) son parte de un formalismo de inferencia causal de la interpretación contrafáctica del campo de causalidad. En estos gráficos, la presencia de una flecha de la variable AAA a la variable BBB afirma que la variable AAA causa directamente …

17 interaction  causality  dag 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Tengo una pregunta sobre mi uso de un modelo mixto / lmer. El modelo básico es este: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) El grupo y la condición son factores: el grupo tiene dos niveles (grupo A, grupo B) y la condición tiene tres niveles (condición1, condición2, …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Me he encontrado con estos dos términos que se usan indistintamente en muchos contextos. Básicamente, un moderador (M) es un factor que afecta la relación entre X e Y. El análisis de moderación generalmente se realiza utilizando un modelo de regresión. Por ejemplo, el género (M) puede afectar la relación …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Recientemente, las preguntas de exploración aleatoria activaron un recuerdo de comentarios fuera de la mano de uno de mis profesores hace unos años, advirtiendo sobre el uso de proporciones en los modelos de regresión. Entonces comencé a leer sobre esto, y finalmente llegué a Kronmal 1993. Quiero asegurarme de que …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

Estoy usando el paquete R lavaan para estimar un modelo de ecuación estructural. Digamos que el modelo consta de 1 variable manifiesta endógena con 1 latente y 2 variables explicativas manifiestas: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age El modelo de lavaan deseado es entonces (no funciona): …

13 r  interaction  sem  lavaan 

Estoy buscando consejos y comentarios que aborden el análisis de ratios y tasas. En el campo en el que trabajo, el análisis de las relaciones en particular está muy extendido, pero he leído algunos documentos que sugieren que esto puede ser problemático, estoy pensando en: Kronmal, Richard A. 1993. Correlación …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Después de recopilar comentarios valiosos de preguntas y debates anteriores, se me ocurrió la siguiente pregunta: supongamos que el objetivo es detectar diferencias de efectos en dos grupos, por ejemplo, hombres contra mujeres. Hay dos maneras de hacerlo: ejecutar dos regresiones separadas para los dos grupos, y emplear la prueba …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

Los análisis de regresión moderada a menudo se usan en ciencias sociales para evaluar la interacción entre dos o más predictores / covariables. Normalmente, con dos variables predictoras, se aplica el siguiente modelo: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM + e Observe que la prueba de moderación …

12 regression  interaction 

Tengo un pequeño problema con la sintaxis de Stata. Necesito hacer la siguiente regresión: y= a x + b z+ c ( x z) + ey=ax+bz+c(xz)+ey = ax + bz + c(xz) + e donde tanto como z están instrumentados y también el término de interacción x z utiliza los …

12 stata  interaction  instrumental-variables 

Tengo 2 preguntas generales / más teóricas. 1) Tengo curiosidad por saber cómo los SVM manejan las interacciones variables al construir modelos predictivos. Por ejemplo, si tengo dos funciones f1 y f2 y el objetivo depende de f1, f2 y digo f1 * f2 (o alguna función h (f1, f2)), …

12 machine-learning  predictive-models  svm  interaction 

Siempre he leído el término interacción en el contexto de regresión. ¿Deberíamos considerar también las interacciones con diferentes modelos, por ejemplo, knn o svm? Si hay , 100 o incluso más funciones y digamos 1000 observaciones, ¿cuál es la forma habitual de encontrar interacciones útiles? Prueba todas las combinaciones? ¿O …

11 machine-learning  interaction  terminology