Preguntas etiquetadas con interpretation

Soy bastante nuevo en esto con las pruebas de datos binomiales, pero necesitaba hacer una y ahora no estoy seguro de cómo interpretar el resultado. La variable y, la variable de respuesta, es binomial y los factores explicativos son continuos. Esto es lo que obtuve al resumir el resultado: glm(formula …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

Estoy tratando de crear un ajuste polinómico de segundo orden para algunos datos que tengo. Digamos que trazo esto en forma con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Yo obtengo: Por lo tanto, un ajuste de segundo orden funciona bastante bien. Lo calculo con R: summary(lm(data$bar …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

X e Y no están correlacionados (-.01); sin embargo, cuando coloco X en una regresión múltiple que predice Y, junto con otras tres (A, B, C) otras variables (relacionadas), X y otras dos variables (A, B) son predictores significativos de Y. Tenga en cuenta que las otras dos ( A, …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Mis preguntas ¿Cuál es la razón intuitiva detrás de hacer rotaciones de factores en el análisis factorial (o componentes en PCA)? Según tengo entendido, si las variables se cargan casi por igual en los componentes (o factores) superiores, entonces obviamente es difícil diferenciar los componentes. Entonces, en este caso, se …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

Sé que hay muchos materiales que explican el valor p. Sin embargo, el concepto no es fácil de entender con firmeza sin más aclaraciones. Aquí está la definición del valor p de Wikipedia: El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

Wikipedia explica: Para un conjunto de datos, la media es la suma de los valores divididos por el número de valores. Sin embargo, esta definición corresponde a lo que yo llamo "promedio" (al menos eso es lo que recuerdo haber aprendido). Sin embargo, Wikipedia cita una vez más: Existen otras …

31 mean  interpretation  average 

Muchas veces me he encontrado con advertencias informales contra "espionaje de datos" (aquí hay un ejemplo divertido ), y creo que tengo una idea intuitiva de lo que eso significa, y por qué puede ser un problema. Por otro lado, el "análisis exploratorio de datos" parece ser un procedimiento perfectamente …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Me encontré con este bonito tutorial: Un manual de análisis estadísticos con R. Capítulo 13. Análisis de componentes principales: El hepttatón olímpico sobre cómo hacer PCA en lenguaje R. No entiendo la interpretación de la figura 13.3: Así que estoy trazando el primer vector propio frente al segundo vector propio. …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

Si entiendo correctamente, un intervalo de confianza de un parámetro es un intervalo construido por un método que produce intervalos que contienen el valor verdadero para una proporción específica de muestras. Entonces, la "confianza" se trata del método en lugar del intervalo que calculo de una muestra particular. Como usuario …

30 confidence-interval  interpretation 

Soy algo nuevo en el uso de la regresión logística, y estoy un poco confundido por una discrepancia entre mis interpretaciones de los siguientes valores que pensé que sería lo mismo: valores beta exponenciados probabilidad pronosticada del resultado utilizando valores beta. Aquí hay una versión simplificada del modelo que estoy …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

Soy bastante nuevo en estadísticas y necesito tu ayuda. Tengo una pequeña muestra, como sigue: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Ejecuté la prueba de Shapiro-Wilk usando R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) y obtuve el siguiente resultado: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Ahora, si supongo que el nivel …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

He estado haciendo una competencia de aprendizaje automático en la que usan RMSLE (error logarítmico medio cuadrático medio) para evaluar el rendimiento que predice el precio de venta de una categoría de equipo. El problema es que no estoy seguro de cómo interpretar el éxito de mi resultado final. Por …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Espero que no les importe esta pregunta, pero necesito ayuda para interpretar el resultado de un resultado de modelo de efectos mixtos lineales que he tratado de aprender a hacer en R. Soy nuevo en el análisis de datos longitudinales y la regresión de efectos mixtos lineales. Tengo un modelo …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Para los modelos estadísticos y de aprendizaje automático, existen múltiples niveles de interpretación: 1) el algoritmo en su conjunto, 2) partes del algoritmo en general 3) partes del algoritmo en entradas particulares, y estos tres niveles se dividen en dos partes cada uno, uno para entrenamiento y otro para la …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation