Domande taggate «causality»

La relazione tra causa ed effetto.

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
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Intervallo di confidenza per l'effetto medio del trattamento basato sulla ponderazione del punteggio di propensione?
Sto cercando di stimare l'effetto medio del trattamento dai dati osservazionali usando la ponderazione del punteggio di propensione (in particolare IPTW). Penso di calcolare correttamente l'ATE, ma non so come calcolare l'intervallo di confidenza dell'ATE tenendo conto dei pesi inversi del punteggio di propensione. Ecco l'equazione che sto usando per …
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Funzione di trasferimento nei modelli di previsione - interpretazione
Sono occupato con la modellazione ARIMA arricchita con variabili esogene per scopi di modellazione promozionale e ho difficoltà a spiegarlo agli utenti aziendali. In alcuni casi i pacchetti software finiscono con una semplice funzione di trasferimento, ad es. Parametro * Variabile esogena. In questo caso l'interpretazione è semplice, ovvero l'attività …
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Dall'identificazione alla stima
Attualmente sto leggendo il pezzo di Pearl (Pearl, 2009, 2a edizione) sulla causalità e la lotta per stabilire il legame tra l'identificazione non parametrica di un modello e la stima effettiva. Sfortunatamente, lo stesso Pearl è molto silenzioso su questo argomento. Per fare un esempio, ho in mente un modello …
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Assegnazione casuale: perché preoccuparsi?
L'assegnazione casuale è preziosa perché garantisce l'indipendenza del trattamento da potenziali esiti. Questo è il modo in cui conduce a stime imparziali dell'effetto medio del trattamento. Ma altri schemi di assegnazione possono anche garantire sistematicamente l'indipendenza del trattamento da potenziali esiti. Quindi perché abbiamo bisogno di un incarico casuale? Detto …
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