Preguntas etiquetadas con interaction

Mis intentos: No pude obtener intervalos de confianza en interaction.plot() y por otro lado plotmeans()del paquete 'gplot' no mostraría dos gráficos. Además, no pude imponer dos plotmeans()gráficos uno encima del otro porque, por defecto, los ejes son diferentes. Tuve cierto éxito usando el plotCI()paquete 'gplot' y superponiendo dos gráficos, pero …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

Digamos que tengo datos: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Quiero trazar la interacción continua por continua de modo que x1 esté en el eje X y x2 esté representado por 3 líneas, una que representa x2 con una puntuación …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

Estoy trabajando en un conjunto de datos para evaluar el impacto del secado en las actividades microbianas de sedimentos. El objetivo es determinar si el impacto del secado varía entre los tipos de sedimentos y / o la profundidad dentro del sedimento. El diseño experimental es el siguiente: El primer …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

¿Hay algún método para entender si dos líneas son (más o menos) paralelas? Tengo dos líneas generadas a partir de regresiones lineales y me gustaría entender si son paralelas. En otras palabras, me gustaría obtener la diferencia de las pendientes de esas dos líneas. ¿Hay una función R para calcular …

11 r  regression  interaction  linear-model 

¿Es posible tener una variable que actúe como un modificador de efecto (medición) y un factor de confusión para un par dado de asociaciones de riesgo-resultado? Todavía estoy un poco inseguro de la distinción. He examinado la notación gráfica para ayudarme a comprender la diferencia, pero las diferencias en la …

10 interaction  causality  confounding 

He realizado un ANOVA de medidas repetidas de tres vías; ¿Qué análisis post-hoc son válidos? Este es un diseño totalmente equilibrado (2x2x2) con uno de los factores que tiene una medida repetida dentro de los sujetos. Soy consciente de los enfoques multivariados para ANOVA de medidas repetidas en R, pero …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

Supongamos que estoy interesado en un modelo de regresión lineal, para , porque me gustaría ver si una interacción entre las dos covariables tiene un efecto en Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 En las notas de un curso para profesores (con quienes no tengo contacto), dice: …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Sinceramente espero haber formulado esta pregunta de tal manera que pueda responderse definitivamente; si no, ¡hágamelo saber y volveré a intentarlo! También debería adivinar que utilizaré R para estos análisis. Tengo varias medidas de las plant performance (Ys)que sospecho que fueron influenciadas por cuatro tratamientos que impuse flower thinning (X1), …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Estoy tratando de entender cómo funcionan exactamente los factores en R. Digamos que quiero ejecutar una regresión usando algunos datos de muestra en R: > data(CO2) > colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" > levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" > levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" > lm(uptake ~ Type + Treatment, …

10 r  regression  interaction 

Digamos que estoy ejecutando una regresión lineal que tiene la forma y= β0 0+ β1A + β2B + β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon . Si es positivo, ¿implica esto una correlación positiva entre A y B ? (Por el contrario, ¿una correlación negativa si β 3 …

9 regression  interaction 

Tengo problemas para interpretar los gráficos de interacción cuando hay una interacción entre las dos variables independientes. Los siguientes gráficos son de este sitio: Aquí, y son las variables independientes y es la variable dependiente.B D VUNAAAsiBBD VDVDV Pregunta: Hay interacción y efecto principal de , pero no hay efecto …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

Me gustaría trazar en el mismo gráfico la interacción entre mi predictor continuo y mi moderador categórico. Sé cómo hacerlo cuando ambos son categóricos ( interacción factorial ), pero realmente no sé cómo hacerlo cuando uno es continuo y el otro es categórico.

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

Estoy ejecutando un análisis de regresión jerárquica y tengo algunas dudas: ¿Calculamos el término de interacción usando las variables centradas? ¿Tenemos que centrar TODAS las variables continuas que tenemos en el conjunto de datos, excepto la variable dependiente? Cuando tenemos que registrar algunas variables (porque su sd es mucho más …

9 interaction  multicollinearity  centering 

Tengo una pregunta sobre la interpretación de los coeficientes de una interacción entre variable continua y categórica. Aquí está mi modelo: 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 …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation