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还有一般Linear model selection 中新加入的predictors p value 比较大的predictor(但如果单独作为single predictor p value 就比较小)就跟其它predictors highly correlated.
进来学习。
最近学校在上一些R统计课,social science的统计课,有些概念问题搞得不是很懂。比如把学生分成两组,independent variable是一个categorical variable(参加了某实验的和没有参加),dependent variable是学生的最近一次数学成绩, 目标是分析参加实验和没参加对于数学成绩的影响。
一般建linear regression的时候会加上一些covariate, 一般是continuous variable,比如学生之前的数学成绩,或是学生年龄等不受实验控制的变量。在实际建模中,对covariate的选择有什么要求,如果covariate对DV(dependent variable)的影响比IV(independent variable)还大,反客为主了怎么办。为了有助于选择到底放入哪些covariate, 用什么模型可以分析出covariate和dependent variable之间到底有什么关系,关系有多大?
callmemissmaybe 发表于 3/29/2017 6:44:03 PM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2150514&postid=74482581#74482581][/url]
一般建linear regression的时候会加上一些covariate, 一般是continuous variable,比如学生之前的数学成绩,或是学生年龄等不受实验控制的变量。在实际建模中,对covariate的选择有什么要求,如果covariate对DV(dependent variable)的影响比IV(independent variable)还大,反客为主了怎么办。为了有助于选择到底放入哪些covariate, 用什么模型可以分析出covariate和dependent variable之间到底有什么关系,关系有多大?
callmemissmaybe 发表于 3/29/2017 6:44:03 PM [url=http://forums.huaren.us/showtopic.aspx?topicid=2150514&postid=74482581#74482581][/url]
这个搜索feature selection...其实现在计算越来越快,其实特别如果只是要精确的prediction, 这套都过时了。。。
linear regression注意不要有multicollinearity就可以了,就是covariate之间的correlation不要太高,VIF不要超过10,correlation最好不要0.8超过以上,要不然drop要不然transform一下
华人jms太厉害了都
生统里面好像有个概念叫confounding variable 就是既跟x 又跟 y都有关系
但是这明显会引起统计里面尽量避免的multicolinearity的问题 所以有时候生统和统计的理论是不一样的
还是请懂生统理论的人回答吧
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说到covariate反客为主的问题,你用cov的目的就是要partial out cov对outcome的影响,除非cov与IV highly correlated,否则没关系,证明你选的cov很好。例如你看某个training programs对全校学生achievement score的影响,很明显grade就要作为一个cov,并且grade的影响很可能大于training program的影响。
如果是social science,选什么cov很大程度上取决于你的data是怎么选的(比如上一个例子)还有theoretical model是什么(即其他相关领域的研究中通常会用到什么cov)。怎么分析更要明确你的research question。
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到底了
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