Pytania otagowane jako interaction

Sytuacja, w której wpływ zmiennej objaśniającej może zależeć od wartości innej zmiennej objaśniającej.

3
Czy interakcje są użyteczne tylko w kontekście regresji?
Zawsze czytałem termin interakcja w kontekście regresji. Czy powinniśmy również rozważyć interakcje z różnymi modelami, np. Knn lub svm? Jeśli jest , lub nawet więcej funkcji i powiedzmy obserwacji, jaki jest zwykle sposób na znalezienie użytecznych interakcji? Wypróbować wszystkie kombinacje? Lub użyj tylko kombinacji, które mają sens?505050100100100100010001000
2
Jak narysować wykres interakcji z przedziałami ufności?
Moje próby: Nie mogłem uzyskać przedziałów ufności interaction.plot() z drugiej strony plotmeans()z pakietu „gplot” nie wyświetlałby dwóch wykresów. Co więcej, nie mogłem nałożyć dwóch plotmeans()wykresów jeden na drugim, ponieważ domyślnie oś jest inna. Miałem pewne sukcesy, używając plotCI()pakietu gplot i nakładając dwa wykresy, ale dopasowanie osi nie było idealne. Wszelkie …
2
Jak można wykreślić ciągły przez ciągłe interakcje w ggplot2?
Powiedzmy, że mam dane: 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) Chcę wykreślić ciągłe przez ciągłą interakcję tak, że x1 jest na osi X, a x2 jest reprezentowany przez 3 linie, jedna reprezentująca x2 przy wyniku Z wynoszącym 0, jedna przy …
2
Jak przeprowadzić porównanie post hoc dla terminu interakcji z modelem efektów mieszanych?
Pracuję nad zestawem danych w celu oceny wpływu suszenia na aktywność mikrobiologiczną osadów. Celem jest ustalenie, czy wpływ suszenia różni się w zależności od rodzaju osadu i / lub głębokości osadu. Projekt eksperymentalny jest następujący: Pierwszy czynnik Osad odpowiada trzem rodzajom osadu (kodowany Sed1, Sed2, Sed3). Dla każdego rodzaju osadu …
2
Czy można mieć zmienną, która działa zarówno jako modyfikator efektu, jak i dezorientujący?
Czy można mieć zmienną, która działa zarówno jako modyfikator efektu (pomiaru), jak i czynnik zakłócający dla danej pary powiązań ryzyko-wynik? Nadal jestem trochę niepewny co do tego rozróżnienia. Spojrzałem na notację graficzną, aby pomóc mi zrozumieć różnicę, ale różnice w notacji są oszałamiające. Przydatne byłoby graficzne / wizualne objaśnienie tych …
2
Jaka jest ważna analiza post hoc dla ANOVA z powtarzanymi pomiarami w trzech kierunkach?
Przeprowadziłem ANOVA z powtarzanymi potrójnymi pomiarami; jakie analizy post-hoc są ważne? Jest to w pełni zbalansowany projekt (2x2x2) z jednym z czynników powtarzających się w obrębie badanych osób. Jestem świadomy wielowymiarowego podejścia do ANOVA z powtarzanymi pomiarami w R, ale moim pierwszym instynktem jest przejście do prostej ANOVA w stylu …
2
Dlaczego w regresji liniowej powinniśmy uwzględniać wyrażenia kwadratowe, gdy interesują nas tylko terminy interakcji?
Załóżmy, że interesuje mnie model regresji liniowej Yja=β0+β1x1+β2)x2)+β3)x1x2)Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, ponieważ chciałbym sprawdzić, czy interakcja między dwoma zmiennymi towarzyszącymi ma wpływ na Y. W notatkach dla profesorów (z którymi nie mam kontaktu) napisano: Przy uwzględnianiu warunków interakcji należy podać warunki drugiego stopnia. to znaczyYja=β0+β1x1+β2)x2)+β3)x1x2)+β4x2)1+β5x2)2)Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+β4x12+β5x22Y_i …
2
Jak powinienem modelować interakcje między zmiennymi objaśniającymi, gdy jedna z nich może mieć wyrażenia kwadratowe i sześcienne?
Mam szczerą nadzieję, że sformułowałem to pytanie w taki sposób, że można na nie ostatecznie odpowiedzieć - jeśli nie, proszę dać mi znać, a spróbuję ponownie! Powinienem też chyba zauważyć, że do tych analiz będę używać R. Mam kilka środków, plant performance (Ys)które, jak podejrzewam, były pod wpływem czterech zabiegów, …
1
Interpretowanie współczynników interakcji między zmienną jakościową a ciągłą
Mam pytanie dotyczące interpretacji współczynników interakcji między zmienną ciągłą a kategoryczną. oto mój model: 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 -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 . racemulti/other -4.6002 …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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 
3
Regresja liniowa z czynnikami w R
Próbuję zrozumieć, jak dokładnie działają czynniki w R. Powiedzmy, że chcę uruchomić regresję przy użyciu przykładowych danych w 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, data = CO2) Call: lm(formula …
4
Pomóc zinterpretować fabułę interakcji?
Mam problem z interpretacją wykresów interakcji, gdy występuje interakcja między dwiema zmiennymi niezależnymi. Poniższe wykresy pochodzą z tej strony: Tutaj i są zmiennymi niezależnymi, a jest zmienną zależną.ZAAAbBBD V.DVDV Pytanie: Występuje interakcja i główny efekt , ale brak głównego efektuZAAAbBB Można zauważyć, że im wyższa wartość , tym wyższa wartość …
1
Termin interakcji z wykorzystaniem analizy regresji hierarchicznej zmiennych centrowanych? Jakie zmienne powinniśmy wyśrodkować?
Przeprowadzam hierarchiczną analizę regresji i mam małe wątpliwości: Czy obliczamy termin interakcji za pomocą zmiennych centrowanych? Czy musimy wyśrodkować WSZYSTKIE zmienne ciągłe, które mamy w zbiorze danych, oprócz zmiennej zależnej? Kiedy musimy rejestrować niektóre zmienne (ponieważ ich wartość sd jest znacznie wyższa niż ich średnia), to czy centrujemy zmienną, która …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.