Perguntas com a marcação «controlling-for-a-variable»

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A precisão da máquina de aumento de gradiente diminui à medida que o número de iterações aumenta

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable
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Qual é a diferença entre controlar para uma variável em um modelo de regressão e controlar para uma variável em seu desenho de estudo?

Imagino que controlar uma variável em seu desenho de estudo seja mais eficaz na redução de erros do que controlar post-hoc em seu modelo de regressão. Alguém se importaria de explicar formalmente como essas duas instâncias de "controle" diferem? Quão comparativamente eficazes eles são na redução...

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