Als «change-scores» getaggte Fragen

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Best Practice bei der Analyse von Designs zur Kontrolle vor und nach der Behandlung
Stellen Sie sich das folgende gemeinsame Design vor: 100 Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder einer Behandlung oder einer Kontrollgruppe zugeordnet Die abhängige Variable ist numerisch und wird vor und nach der Behandlung gemessen Drei offensichtliche Möglichkeiten zur Analyse solcher Daten sind: Testen Sie die Gruppe nach Zeitinteraktionseffekt in gemischter …
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Ist es gültig, eine Basisvariable als Kontrollvariable einzuschließen, wenn die Auswirkung einer unabhängigen Variablen auf die Änderungsergebnisse getestet wird?
Ich versuche eine OLS-Regression durchzuführen: DV: Gewichtsänderung über ein Jahr (Anfangsgewicht - Endgewicht) IV: Ob Sie trainieren oder nicht. Es erscheint jedoch vernünftig, dass schwerere Menschen mehr Gewicht pro Trainingseinheit verlieren als dünnere. Daher wollte ich eine Kontrollvariable einfügen: CV: Anfangsstartgewicht. Das Anfangsgewicht wird jetzt jedoch BEIDE verwendet, um die …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
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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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 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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