Domande taggate «interpretation»

Si riferisce generalmente a trarre conclusioni sostanziali dai risultati di un'analisi statistica.

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Come interpretare i coefficienti dall'adattamento di un modello polinomiale?
Sto cercando di creare un polinomio del secondo ordine adatto ad alcuni dati che ho. Diciamo che ho tracciato questo adattamento con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Ottengo: Quindi, un secondo ordine funziona abbastanza bene. Lo calcolo con R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) E ottengo: …
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Qual è la ragione intuitiva alla base delle rotazioni in Factor Analysis / PCA e come selezionare la rotazione appropriata?
Le mie domande Qual è la ragione intuitiva alla base delle rotazioni dei fattori nell'analisi fattoriale (o dei componenti in PCA)? La mia comprensione è che se le variabili sono quasi ugualmente caricate nei componenti (o fattori) principali, ovviamente è difficile differenziare i componenti. Quindi in questo caso si potrebbe …
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Comprensione del valore p
So che ci sono molti materiali che spiegano il valore p. Tuttavia, il concetto non è facile da comprendere saldamente senza ulteriori chiarimenti. Ecco la definizione di p-value da Wikipedia: Il valore p è la probabilità di ottenere una statistica test almeno estrema quanto quella effettivamente osservata, supponendo che l'ipotesi …
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Qual è la differenza tra "valore medio" e "media"?
Wikipedia spiega: Per un set di dati, la media è la somma dei valori divisa per il numero di valori. Questa definizione corrisponde tuttavia a ciò che chiamo "medio" (almeno è quello che ricordo di aver appreso). Eppure Wikipedia cita ancora una volta: Esistono altre misure statistiche che utilizzano campioni …
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Quando sono utili gli intervalli di confidenza?
Se capisco correttamente un intervallo di confidenza di un parametro è un intervallo costruito con un metodo che produce intervalli contenenti il ​​valore reale per una determinata percentuale di campioni. Quindi la "fiducia" riguarda il metodo piuttosto che l'intervallo che calcolo da un particolare campione. Come utente di statistiche mi …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Ora non si può dire che i modelli di apprendimento profondo siano interpretabili? Le funzionalità dei nodi?
Per i modelli statistici e di apprendimento automatico, esistono diversi livelli di interpretabilità: 1) l'algoritmo nel suo insieme, 2) parti dell'algoritmo in generale 3) parti dell'algoritmo su input particolari e questi tre livelli si dividono in due parti ciascuno, uno per l'allenamento e uno per la valutazione delle funzioni. Le …
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