¿Cuál es la mejor manera de preparar interacciones de características categóricas antes de ajustar con scikit-learn? Con statsmodelspodría decir convenientemente en estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(lo mismo en Stata con regress depvar i.var1##i.var2). ¿Puede...
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 es...
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...
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|)...
Estoy usando la función randomForesten el randomForestpaquete de R para hacer una regresión. Sin embargo, cuando intento incluir un término de interacción en los siguientes códigos: library(MASS) library(randomForest) Boston_f <- within(Boston, factor(rad)) mdl <- randomForest(lstat ~ rad *...
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
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...
Aquí está el resultado resumido del modelo Coxph que utilicé (utilicé R y el resultado se basa en el mejor modelo final, es decir, se incluyen todas las variables explicativas significativas y sus interacciones): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 +...
Tengo una regresión realizada en dos grupos de la muestra basada en una variable moderadora (por ejemplo, género). Estoy haciendo una prueba simple para el efecto moderador comprobando si la importancia de la regresión se pierde en un conjunto mientras permanece en el otro. P1: El método anterior...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Tengo un problema con la interpretación de interacciones de 2 y 3 vías en lmer. Mi DV es la altura, que es una variable continua. Todos los IV son variables categóricas. El primer factor es animal, rata o león. El segundo factor es el sexo, ya sea masculino o femenino. El tercer factor es el color:...
Estoy tratando de ajustar un modelo logarítmico lineal a una gran cantidad de variables de los datos de la encuesta. Hay algunas razones por las que podría ser preferible ajustar las regresiones logísticas a esos datos. Varias autoridades sugieren que estos son equivalentes. Sin embargo, tengo...
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...
Tengo 2 factores Ay B(5 × 3) y una covariable Xen un diseño dentro de la asignatura. Así es como especifico mi modelo general: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Mi interpretación es que estoy mirando un gráfico y~x, donde la pendiente cambia debido a la covariable, y la...
Tengo una pregunta sobre la interpretación de los términos de interacción de orden inferior en presencia de un efecto de interacción de orden superior significativo. Supongamos que tengo un diseño 2 (factor ) 2 (factor ) 2 (factor ) donde la interacción de orden más alto ( ) es significativa y un...
Estoy evaluando un artículo de revista sobre sus interacciones estadísticas. El artículo está tratando de establecer una relación entre un control menos estricto de la presión arterial y la progresión a hipertensión severa. Sospecha que la hipertensión preexistente es un factor pronóstico (dado...
¿Cómo debo interpretar el siguiente término de interacción de 2 predictores continuos en la salida de un modelo de riesgos proporcionales de Cox? La razón de riesgo para la interacción de X e Y es> 1, lo que significa que su log (el coeficiente original) es 0-1 (~ 0.16). Los ítems individuales...
Instalé una regresión logística bayesiana en WinBugs y tiene un término de interacción. Algo como esto: Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)Prob(yi=1)=logit−1(a+b1∗xi+b2∗wi+b3∗xi∗wi)\mathrm{Prob}(y_{i}=1) = \mathrm{logit}^{-1} (a + b_{1}*x_{i} + b_{2}*w_{i} + b_{3}*x_{i}*w_{i}) dónde xxx es...
Entonces nuestros datos están estructurados de la siguiente manera: Tenemos participantes, cada participante se puede clasificar en 3 grupos ( G ), y para cada participante tenemos muestras de una variable continua. Y estamos tratando de predecir valores que son 0 o 1.METROMM ∈ A , B , C∈A,B,C\in...
Supongamos que se ajusta a un modelo . ¿Existen implicaciones prácticas para la estimación del efecto de interacción si y x_2 están correlacionadas?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entiendo que podría haber problemas de colinealidad si x1x1x_1 y x2x2x_2 están...