¿Cómo se pueden obtener pesos de regresión estandarizados (efecto fijo) a partir de una regresión multinivel? Y, como un "complemento": ¿Cuál es la forma más fácil de obtener estos pesos estandarizados de un objeto mer(de la lmerfunción del lme4paquete
He encontrado muchas publicaciones útiles sobre variables independientes estandarizadas y variables independientes centradas en stats.stackexchange.com, pero todavía estoy un poco confundido. Le pido una evaluación de lo que he entendido. Además, si lo que sigue no es correcto, ¿podría...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
Tengo una pregunta básica. Decir que tengo dos variables aleatorias, e . Puedo estandarizarlos restando la media y dividiendo por la desviación estándar, es decir, .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYYXstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} =...
Sé que hay más de dos tipos de normalización. Por ejemplo, 1- Transformar datos utilizando una puntuación z o una puntuación t. Esto generalmente se llama estandarización. 2- Reescalando datos para tener valores entre 0 y 1. La pregunta ahora si necesito normalizar ¿Qué tipo de...
Soy consciente de que es una práctica común estandarizar las características para la regresión de cresta y lazo; sin embargo, ¿sería más práctico normalizar las características en una escala (0,1) como alternativa a la estandarización de la puntuación z para estos métodos de regresión?...
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con...
Hay varias preguntas que hablan de los méritos relativos de varios métodos para evaluar la importancia de los predictores de regresión, por ejemplo, este . Noté que en este comentario @gung se refiere a la práctica como una "idea equivocada", vinculando a esta respuesta en apoyo de esta...
Si se usa un Análisis discriminante lineal de varias clases (o también leo Análisis discriminante múltiple a veces) para la reducción de dimensionalidad (o transformación después de la reducción de dimensionalidad a través de PCA), entiendo que, en general, una "normalización del puntaje Z" (o...
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Las funciones con las que estoy familiarizado incluyen escalar desde la base...
Estoy tratando de estandarizar las columnas del conjunto de datos para la regresión lineal. Una de las columnas tiene desviación estándar = 0. def standardize(X): return (X - mean(X)) / std(X) Entonces este código no funciona. ¿Hay algún truco para resolver este problema? He intentado dos...
Estoy usando regresión logística para predecir y dado x1 y x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) ¿Cómo se supone que la regresión logística maneja los casos en que mis variables tienen escalas muy diferentes? ¿Alguna vez las personas construyen modelos de regresión logística con...
Tengo dos predictores en un modelo de regresión logística binaria: uno binario y otro continuo. Mi objetivo principal es comparar los coeficientes de los dos predictores dentro del mismo modelo. Me he encontrado con la sugerencia de Andrew Gelman de estandarizar las variables de entrada de...
Antecedentes del problema: como parte de mi investigación, he escrito dos algoritmos que pueden seleccionar un conjunto de características de un conjunto de datos (datos de expresión génica de pacientes con cáncer). Estas características luego se prueban para ver qué tan bien pueden clasificar una...