В статистических моделях считается, что смешение возникает, когда очевидная зависимость ответа от предиктора частично или полностью обусловлена зависимостью обоих от третьей переменной, не включенной в модель, или зависимостью от линейной комбинации других переменных, включенных в модель. модель. Смешение с переменной, включенной в модель, часто называется мультиколлинеарностью. Синоним - * aliasing *, используемый при планировании экспериментов.
Вот статья, которая мотивировала этот вопрос: неужели нетерпение делает нас толстыми? Мне понравилась эта статья, и она хорошо демонстрирует концепцию «контроля за другими переменными» (IQ, карьера, доход, возраст и т. Д.), Чтобы наилучшим образом выделить истинные отношения только между двумя...
Сначала это был Brexit , теперь выборы в США. Многие модельные прогнозы были отклонены с большой разницей, и есть ли уроки, которые нужно здесь извлечь? Вчера в 16:00 по тихоокеанскому времени рынки ставок по-прежнему предпочитали Хиллари 4: 1. Я полагаю, что рынки ставок с реальными деньгами на...
Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 7 лет назад . У меня есть вопрос о том, что мой учитель статистики сказал о следующей проблеме. Мой вопрос даже не о появлении парадокса Симпсона в этой ситуации. Мой...
Основное предположение об использовании регрессионных моделей для вывода заключается в том, что «все соответствующие предикторы» были включены в уравнение прогнозирования. Обоснование состоит в том, что отказ от включения важного фактического фактора приводит к смещенным коэффициентам и,...
Согласно М. Кацу в его книге « Анализ многовариантности» (Раздел 1.2, стр. 6): « Определяющий фактор связан с фактором риска и причинно связан с результатом. » Почему оппонент должен быть причинно связан с результатом? Достаточно ли будет связывающего с...
Я ищу советы и комментарии, которые касаются анализа соотношений и ставок. В области, в которой я работаю, анализ коэффициентов, в частности, широко распространен, но я прочитал несколько статей, которые предполагают, что это может быть проблематично, я думаю о: Кронмаль, Ричард А. 1993. Ложная...
Сопоставление баллов склонности используется для определения причинно-следственных связей в наблюдательных исследованиях (см. Статью Розенбаума / Рубина ). Что за простая интуиция, почему она работает? Другими словами, почему, если мы удостоверимся, что вероятность участия в лечении одинакова для...
Обзор вопроса Предупреждение: этот вопрос требует много настроек. Пожалуйста, потерпите меня. Мой коллега и я работаем над проектом эксперимента. Дизайн должен работать с большим количеством ограничений, которые я перечислю ниже. Я разработал схему, которая удовлетворяет ограничениям и дает нам...
При реализации причинной модели Рубина, одно из (непроверяемых) предположений, которое нам нужно, - это необоснованность, что означает ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ T| Икс(Y(0),Y(1))⊥T|Икс(Y(0),Y(1))\perp T|X Если LHS - это контрфактуальность, T - это лечение, а X - ковариаты, которые мы контролируем. Мне...
В этом документе: Скрывающиеся переменные: некоторые примеры Брайан Л. Джойнер The American Statistician Vol. 35, № 4, ноябрь 1981 г. 227-233 Брайан Джоунер утверждает, что «рандомизация не является панацеей». Это противоречит распространенным утверждениям, таким как приведенное ниже: Хорошо...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Возможно ли иметь переменную, которая действует как модификатор эффекта (измерения) и как фактор, влияющий на данную пару ассоциаций риск-результат? Я все еще немного не уверен в различии. Я посмотрел на графические обозначения, чтобы помочь мне понять разницу, но различия в обозначениях сбивают с...