প্রশ্ন ট্যাগ «interaction»

আমি সর্বদা প্রতিক্রিয়া প্রসঙ্গে ইন্টারঅ্যাকশন শব্দটি পড়েছি। আমাদের কি বিভিন্ন মডেল যেমন নিট বা এসএমএম এর সাথে ইন্টারঅ্যাকশন বিবেচনা করা উচিত? যদি , বা আরও বেশি বৈশিষ্ট্য থাকে এবং পর্যবেক্ষণগুলি বলুন যে দরকারী ইন্টারঅ্যাকশনগুলি খুঁজে পাওয়ার স্বাভাবিক উপায় কী? সমস্ত সংমিশ্রণ চেষ্টা করে দেখুন? বা শুধুমাত্র সংমিশ্রণগুলি ব্যবহার করে যা …

11 machine-learning  interaction  terminology 

আমার প্রচেষ্টা: আমি আত্মবিশ্বাসের অন্তর পেতে পারি না interaction.plot() এবং অন্যদিকে plotmeans()প্যাকেজ 'gplot' থেকে দুটি গ্রাফ প্রদর্শিত হবে না। তদ্ব্যতীত, আমি plotmeans()অন্যের উপরে দুটি গ্রাফ চাপিয়ে দিতে পারি না কারণ ডিফল্টরূপে অক্ষগুলি পৃথক হয়। plotCI()প্যাকেজ 'জিপি্লট' ব্যবহার করে এবং দুটি গ্রাফ সুপারমোস করাতে আমার কিছুটা সাফল্য ছিল তবে তবুও অক্ষটির …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

ধরা যাক আমার কাছে ডেটা রয়েছে: 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) আমি ধারাবাহিক মিথস্ক্রিয়া দ্বারা ক্রমাগত প্লট করতে চাই যেমন এক্স 1 এক্স অক্ষের উপর থাকে এবং এক্স 2 টি 3 লাইন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে, একটি যা 0 এর …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

পলির মাইক্রোবায়াল ক্রিয়াকলাপগুলিতে শুকানোর প্রভাবটি মূল্যায়নের জন্য আমি একটি ডেটা সেটে কাজ করছি। শুকানোর প্রভাব পলির ধরণের এবং / অথবা পলির মধ্যে গভীরতার মধ্যে পরিবর্তিত হয় কিনা তা নির্ধারণ করা হয়। পরীক্ষামূলক নকশাটি নিম্নরূপ: প্রথম ফ্যাক্টর সেডিমেন্টটি তিন ধরনের পলির সাথে মিলিত হয় (কোডড শেড 1, সেড 2, সেড 3)। …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

কোনও ঝুঁকির ফলাফল সংঘের জন্য প্রদত্ত যুগলটির জন্য প্রভাব (পরিমাপ) সংশোধক এবং বিবাদকারী উভয় হিসাবে কাজ করে এমন একটি পরিবর্তনশীল থাকা কি সম্ভব? আমি এখনও পার্থক্য সম্পর্কে কিছুটা অনিশ্চিত। পার্থক্যটি বুঝতে সাহায্য করার জন্য আমি গ্রাফিকাল স্বরলিপিটি দেখেছি তবে স্বরলিপিটির পার্থক্যগুলি বিস্মিত হচ্ছে। দুজনের একটি গ্রাফিকাল / ভিজ্যুয়াল ব্যাখ্যা এবং …

10 interaction  causality  confounding 

আমি তিন ধরণের পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা আনোভা সম্পাদন করেছি; কোন উত্তর-বিশ্লেষণ বৈধ? এটি একটি সম্পূর্ণ ভারসাম্যযুক্ত নকশা (2x2x2) এর মধ্যে অন্যতম কারণগুলির মধ্যে বারবার পরিমাপের একটি কারণ রয়েছে। আমি আর-তে বারবার ব্যবস্থা আনোভা সম্পর্কিত বহুবিধ পদ্ধতির বিষয়ে সচেতন, তবে আমার প্রথম প্রবৃত্তিটি আনোভা-র একটি সহজ অ্যাওভ () স্টাইলের সাথে এগিয়ে যাওয়া: …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

ধরুন আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির জন্য আগ্রহী Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, কারণ আমি দেখতে চাই যে দুটি সিভিলিয়ারেটের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া ওয়াইয়ের উপর প্রভাব ফেলে কিনা if প্রফেসরদের কোর্সের নোটগুলিতে (যার সাথে আমার যোগাযোগ নেই) এটিতে বলা হয়েছে: ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত করার সময় আপনার তাদের …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

আমি আন্তরিকভাবে আশা করছি যে আমি এই প্রশ্নটি এমনভাবে বানিয়েছি যাতে এর যথাযথভাবে উত্তর দেওয়া যেতে পারে - যদি তা না হয় তবে দয়া করে আমাকে জানান এবং আমি আবার চেষ্টা করব! আমারও অনুমান করা উচিত যে আমি এই বিশ্লেষণগুলির জন্য আর ব্যবহার করব। আমার plant performance (Ys)সন্দেহজনক কয়েকটি পদক্ষেপ …

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

অবিচ্ছিন্ন এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়াটির সহগগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। এখানে আমার মডেল: 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 …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

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 

আমি আরে ঠিক কীভাবে উপাদানগুলি কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি Let's আসুন আমরা R তে কিছু নমুনা তথ্য ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন চালাতে চাই: > 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 + …

10 r  regression  interaction 

ধরা যাক আমি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালাচ্ছি যার ফর্ম রয়েছে Y=β0+ +β1এ +β2বি +β3এ বি + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon। যদি β3β3\beta_3 ইতিবাচক, এটি কি এর মধ্যে একটি ইতিবাচক সম্পর্ককে বোঝায় একজনAA এবং বিBB? (বিপরীতে, একটি নেতিবাচক পারস্পরিক সম্পর্ক যদিβ3β3\beta_3 নেতিবাচক?)

9 regression  interaction 

দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া থাকলে আমার ইন্টারঅ্যাকশন প্লটগুলি ব্যাখ্যা করতে সমস্যা হয়। নিম্নলিখিত গ্রাফগুলি এই সাইট থেকে এসেছে : এখানে, এবং হ'ল স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং হ'ল নির্ভরশীল ভেরিয়েবল।একজনAAবিBBডি ভিDVDV প্রশ্ন: মিথস্ক্রিয়া এবং প্রধান প্রভাব নেই , কিন্তু কোন প্রধান প্রভাবএকজনAAবিBB আমি দেখতে পারেন উচ্চতর মান , উচ্চ মান দেওয়া …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

আমি আমার অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী এবং আমার শ্রেণিবদ্ধ মডারেটরের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াটিকে একই গ্রাফে প্লট করতে চাই। উভয় শ্রেণিবদ্ধ ( ফ্যাক্টর ইন্টারঅ্যাকশন ) করার সময় আমি এটি কীভাবে করব তা জানি তবে যখন কেউ একটানা এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ হয় তখন কীভাবে এটি করতে হয় তা সত্যিই আমি জানি না।

9 data-visualization  categorical-data  interaction  continuous-data 

আমি একটি শ্রেণিবিন্যাসিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ চালাচ্ছি এবং আমার কিছুটা সন্দেহ আছে: আমরা কি কেন্দ্রিক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে মিথস্ক্রিয়া শব্দটি গণনা করি? নির্ভরশীল ভেরিয়েবল বাদে আমাদের কী ডেটাসেটে থাকা সমস্ত অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলি কেন্দ্র করতে হবে? যখন আমাদের কিছু ভেরিয়েবল লগ করতে হবে (কারণ তাদের এসডিটি তাদের গড়ের চেয়ে অনেক বেশি উচ্চতর), …

9 interaction  multicollinearity  centering