Bagaimana seseorang dapat memperoleh bobot regresi standar (efek tetap) dari regresi multilevel? Dan, sebagai "add-on": Apa cara termudah untuk mendapatkan bobot standar ini dari mer-object (dari lmerfungsi lme4paket di
Bagaimana seseorang dapat memperoleh bobot regresi standar (efek tetap) dari regresi multilevel? Dan, sebagai "add-on": Apa cara termudah untuk mendapatkan bobot standar ini dari mer-object (dari lmerfungsi lme4paket di
Saya telah menemukan banyak posting berguna tentang variabel independen standar dan variabel bebas terpusat pada stats.stackexchange.com, tetapi saya masih agak bingung. Saya meminta Anda untuk mengevaluasi apa yang telah saya pahami. Juga, jika yang berikut ini tidak benar, bisakah Anda...
Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau...
Saya punya pertanyaan mendasar. Katakanlah saya memiliki dua variabel acak, dan . Saya dapat membakukan mereka dengan mengurangi mean dan membaginya dengan deviasi standar, yaitu, .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYYXs t a n da r dsaya ze d= ( X- E( X) )( SD ( X)
Saya tahu ada lebih dari dua jenis normalisasi. Sebagai contoh, 1- Mengubah data menggunakan skor-z atau skor-t. Ini biasanya disebut standardisasi. 2- Memulihkan data untuk memiliki nilai antara 0 dan 1. Pertanyaannya sekarang apakah saya perlu normalisasi Jenis normalisasi data mana yang...
Saya sadar ini adalah praktik umum untuk membakukan fitur untuk ridge dan lasso regression, akan tetapi, apakah lebih praktis untuk menormalkan fitur pada skala (0,1) sebagai alternatif standardisasi z-skor untuk metode regresi ini?
Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan...
Ada berbagai pertanyaan yang berbicara tentang manfaat relatif berbagai metode menilai pentingnya prediktor regresi, misalnya yang ini . Saya perhatikan bahwa dalam komentar ini @gung menyebut praktik ini sebagai "ide keliru", yang menghubungkan ke jawaban ini untuk mendukung klaim ini. Paragraf...
Jika Analisis Diskriminan Linier multi-kelas (atau saya juga membaca Analisis Diskriminan Berganda kadang-kadang) digunakan untuk pengurangan dimensi (atau transformasi setelah pengurangan dimensi melalui PCA), saya memahami bahwa secara umum "normalisasi Z-score" (atau standardisasi) dari fitur...
Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Fungsi Aku akrab dengan menyertakan skala dari basis R, rescale dari ARM. Mungkin cara
Saya mencoba untuk membakukan kolom dataset untuk regresi linier. Salah satu kolom memiliki standar deviasi = 0. def standardize(X): return (X - mean(X)) / std(X) Jadi kode ini tidak berfungsi. Apakah ada trik untuk menyelesaikan masalah ini? Saya sudah mencoba dua hal Lempar kolom...
Saya menggunakan regresi logistik untuk memprediksi y yang diberikan x1 dan x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Bagaimana seharusnya regresi logistik menangani kasus-kasus di mana variabel saya memiliki skala yang sangat berbeda? Apakah orang pernah membuat model regresi logistik...
Saya memiliki dua prediktor dalam model regresi logistik biner: Satu biner dan satu kontinu. Tujuan utama saya adalah membandingkan koefisien dua prediktor dalam model yang sama. Saya telah menemukan saran Andrew Gelman untuk membakukan variabel input regresi berkelanjutan: I) Usulan awal (2008):...
Latar belakang masalah: Sebagai bagian dari penelitian saya, saya telah menulis dua algoritma yang dapat memilih satu set fitur dari set data (data ekspresi gen dari pasien kanker). Fitur-fitur ini kemudian diuji untuk melihat seberapa baik mereka dapat mengklasifikasikan sampel yang tidak terlihat...