Ecco l'output di riepilogo del modello Coxph che ho usato (ho usato R e l'output si basa sul miglior modello finale, ovvero sono incluse tutte le variabili esplicative significative e le loro interazioni): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) …
Ho fatto una regressione su due gruppi del campione sulla base di una variabile moderatrice (diciamo genere). Sto facendo un semplice test per l'effetto moderatore controllando se il significato della regressione si perde su un set mentre rimane nell'altro. Q1: il metodo sopra è valido, no? Q2: il livello di …
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
La seguente domanda si basa sulla discussione trovata in questa pagina . Data una variabile di risposta y, una variabile esplicativa continua xe un fattore fac, è possibile definire un General Additive Model (GAM) con un'interazione tra xe facusando l'argomento by=. Secondo il file di aiuto ?gam.models nel pacchetto R …
Considera la regressione lineare multipla. Questa domanda potrebbe essere ingannevolmente semplice, ma sto cercando di capire intuitivamente perché, per esempio se ho predittori X1 e X2, allora le interazioni tra questi predittori possono essere adeguatamente catturate da X1 * X2. So che i termini di interazione sono modellati come prodotti, …
Supponiamo di adattare un modello . Ci sono implicazioni pratiche per la stima dell'effetto di interazione se e sono correlati?y=X1+X2+X1×X2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2X1x1x_1X2x2x_2 Capisco che potrebbero esserci problemi di collinearità se e sono molto correlati ma ciò non dovrebbe influire sul termine di interazione giusto?X1x1x_1X2x2x_2
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