सहक्रियाओं को परस्पर प्रभाव प्राप्त करने के लिए जोड़ना - एसई के साथ क्या करना है?

Question

मेरे पास एक बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन है, जिसमें इंटरैक्शन शामिल हैं। उदाहरण के लिए, सबसे खराब क्विंटल के लिए उपचार के प्रभाव का अनुमान प्राप्त करने के लिए मुझे उपचार रजिस्ट्रार से गुणांक को इंटरैक्शन वेरिएबल से गुणांक को जोड़ना होगा (जो उपचार और क्विंटाइल को इंटरैक्ट करता है)। एक प्रतिगमन से दो गुणांक जोड़ते समय, कोई मानक त्रुटियों को कैसे प्राप्त करता है? क्या दो गुणांक से मानक त्रुटियों को जोड़ना संभव है? T- आँकड़े के बारे में क्या? क्या इनको भी जोड़ना संभव है? मैं अनुमान लगा रहा हूं लेकिन मुझे इस पर कोई मार्गदर्शन नहीं मिल रहा है।

आपकी मदद के लिए अग्रिम में बहुत बहुत धन्यवाद!

Comments

यह वास्तव में मददगार है! मैं आर के समान कुछ करना चाह रहा हूं, लेकिन मेरे पास समूहों के बीच थोड़ा अलग नमूना आकार है। क्या मैं अभी भी एक ही समीकरण का उपयोग कर सकता हूं कि दो त्रुटियों को जोड़कर मुझे नया एसटीडी दिया जाए। त्रुटि? किसी भी मदद के लिए अग्रिम धन्यवाद क्रिस्टल

— क्रिस्टल

अरे @ क्रिस्टल - साइट पर आपका स्वागत है! यह एक अच्छा प्रश्न है, लेकिन आपको इसे एक नए प्रश्न के रूप में प्रस्तुत करना चाहिए (शीर्ष दाईं ओर "प्रश्न पूछें" बटन)। अभी, आपने इसे इस पुराने प्रश्न के "उत्तर" के रूप में प्रस्तुत किया है। यदि आप इस प्रश्न के URL को केवल अपने नए प्रश्न में कॉपी और पेस्ट करते हैं, तो हम समझ जाएंगे कि आप किस बारे में बात कर रहे हैं।

— मैट पार्कर

Answer 1

मुझे लगता है कि यह लिए अभिव्यक्ति है :$SE_{b_{new}}$

$$\sqrt{SE_1^2 + SE_2^2+2Cov(b_1,b_2)}$$

परीक्षण के लिए अपनी नई परीक्षा आँकड़ा खोजने के लिए आप इस नई मानक त्रुटि के साथ काम कर सकते हैं$H_o: \beta=0$

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हैलो सारा, आपको इस प्रश्न को बंद करना चाहिए यदि आपको लगता है कि इसका उत्तर दिया गया है।

— सनकूलू

हाय - आपके उत्तर के लिए फिर से धन्यवाद। मैं यह उल्लेख करना भूल गया कि मैं स्टाटा का उपयोग कर रहा हूं। जब मैं दो गुणांक एक साथ जोड़ता हूं (स्टैटा से आउटपुट का उपयोग करके), तो क्या मैं सिर्फ मानक त्रुटियों को भी जोड़ सकता हूं? यदि ऐसा है, तो मुझे मानक त्रुटियों के योग द्वारा गुणांक के योग को विभाजित करके मानक त्रुटियों को प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। क्या आप सहमत हैं? एक बार फिर धन्यवाद।

— सारा

सारा, इन स्टाटा, 'लाइनकॉम' फ़ंक्शन का उपयोग करें। मान लें कि आपके पास var1 और var2 हैं और var1 पर गुणांक को 3 गुना और var2 पर गुणांक को 2 गुना जोड़ना चाहते हैं। 'Lincom 3 * var1 + 2 * var2' टाइप करें। यह इस अनुमान के लिए मानक त्रुटि और विश्वास अंतराल देता है।

— चार्ली

Answer 2

मेरा मानना ​​है कि आप 'बहुविकल्पी' प्रतिगमन हैं, न कि 'बहुभिन्नरूपी'। 'बहुभिन्नरूपी' का तात्पर्य एकाधिक आश्रित चर से है।

निरंतर भविष्यवक्ता लेने और इसे अंतराल में काट देने के लिए इसे स्वीकार्य सांख्यिकीय अभ्यास नहीं माना जाता है। यह अवशिष्ट भ्रमित करने में परिणाम देगा और बातचीत को भ्रामक रूप से महत्वपूर्ण बना देगा क्योंकि कुछ बातचीत बस मुख्य प्रभावों में से कुछ के फिट (यहां, अंडरफिटिंग) की कमी को दर्शा सकती है। बाहरी क्विंटलों के भीतर बहुत अधिक अस्पष्टता है। इसके अलावा, वास्तव में "क्विंटल प्रभाव" की व्याख्या करना असंभव है।

ब्याज की तुलना के लिए, पूर्वानुमानित मूल्यों में अंतर के रूप में उन्हें कल्पना करना सबसे आसान है। यहां R rmsपैकेज का उपयोग करके एक उदाहरण दिया गया है।

require(rms)
f <- ols(y ~ x1 + rcs(x2,3)*treat)  # or lrm, cph, psm, Rq, Gls, Glm, ...
# This model allows nonlinearity in x2 and interaction between x2 and treat.
# x2 is modeled as two separate restricted cubic spline functions with 3
# knots or join points in common (one function for the reference treatment
# and one function for the difference in curves between the 2 treatments)
contrast(f, list(treat='B', x2=c(.2, .4)),
            list(treat='A', x2=c(.2, .4)))
# Provides a comparison of treatments at 2 values of x2
anova(f) # provides 2 d.f. interaction test and test of whether treatment
# is effective at ANY value of x2 (combined treat main effect + treat x x2
# interaction - this has 3 d.f. here)

Answer 3

यदि आप अनुमान के लिए एक (पंक्ति) वेक्टर बनाने है कि आप के बारे में परवाह है, और अधिक सामान्य होने के लिए ऐसी है कि आपके आकलनकर्ता के बराबर है , तो उस आकलनकर्ता की भिन्नता है , जहां आपके प्रतिगमन का अनुमानित विचरण-सहसंयोजक मैट्रिक्स है। आपका अनुमान सामान्य या टी वितरित किया जाता है, इस धारणा पर निर्भर करता है कि आप क्या कर रहे हैं (लॉ ऑफ लार्ज नंबर्स v। अपने रिग्रेशन मॉडल में सामान्य त्रुटियों को मानते हुए)। वैकल्पिक रूप से, यदि आप को एक मैट्रिक्स बनाते हैं, तो आप कई अनुमानों का परीक्षण कर सकते हैं । इसे वाल्ड टेस्ट के रूप में जाना जाता है। इस मामले में वितरण a , जहाँआर β आर वी आर ' वी आर χ 2 आर$R$$R\beta$$R\hat{V}R^\prime$$\hat{V}$$R$$\chi^2_r$$r$ आपके मैट्रिक्स में पंक्तियों की संख्या है (यह मानते हुए कि पंक्तियाँ रैखिक रूप से स्वतंत्र हैं)।

Comments

धन्यवाद। मैं एक और सवाल उठाऊंगा क्योंकि मैं एक सांख्यिकी विशेषज्ञ नहीं हूं और मुझे यकीन नहीं है कि मेरा प्रश्न स्पष्ट था।

— सारा