Als «confidence-interval» getaggte Fragen

Ein Konfidenzintervall ist ein Intervall, das einen unbekannten Parameter mit abdeckt (1−α)%Vertrauen. Konfidenzintervalle sind ein häufig vorkommendes Konzept. Sie werden oft mit glaubwürdigen Intervallen verwechselt, was das Bayes'sche Analogon ist.

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Sind kleinere p-Werte überzeugender?
Ich habe mich über Werte, Typ 1-Fehlerraten, Signifikanzniveaus, Leistungsberechnungen, Effektgrößen und die Debatte zwischen Fisher und Neyman-Pearson informiert. Das hat mich ein bisschen überwältigt. Ich entschuldige mich für die Textwand, aber ich hielt es für notwendig, einen Überblick über mein derzeitiges Verständnis dieser Konzepte zu geben, bevor ich zu meinen …
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Wenn ein glaubwürdiges Intervall eine flache Priorität hat, entspricht ein 95% -Konfidenzintervall einem glaubwürdigen Intervall von 95%?
Ich bin sehr neu in der Bayes'schen Statistik, und das mag eine dumme Frage sein. Dennoch: Betrachten Sie ein glaubwürdiges Intervall mit einem Prior, das eine gleichmäßige Verteilung angibt. Zum Beispiel von 0 bis 1, wobei 0 bis 1 den gesamten Bereich der möglichen Werte eines Effekts darstellt. Wäre in …
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Werden 50% -Konfidenzintervalle zuverlässiger geschätzt als 95% -Konfidenzintervalle?
Meine Frage ergibt sich aus diesem Kommentar in einem Blogbeitrag von Andrew Gelman, in dem er die Verwendung von 50% -Konfidenzintervallen anstelle von 95% -Konfidenzintervallen befürwortet, allerdings nicht aus dem Grund, dass diese robuster geschätzt werden: Ich bevorzuge Intervalle von 50% bis 95% aus drei Gründen: Rechenstabilität, Intuitivere Auswertung (die …
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Gibt es ein zuverlässiges nichtparametrisches Konfidenzintervall für den Mittelwert einer verzerrten Verteilung?
Stark verzerrte Verteilungen wie die Protokollnormale führen nicht zu genauen Bootstrap-Konfidenzintervallen. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, dass der linke und der rechte Heckbereich weit vom idealen Wert von 0,025 entfernt sind, unabhängig davon, welche Bootstrap-Methode Sie in R versuchen: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 …
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Wann sind Konfidenzintervalle sinnvoll?
Wenn ich richtig verstehe, ist ein Konfidenzintervall eines Parameters ein Intervall, das mit einer Methode erstellt wurde, die Intervalle liefert, die den wahren Wert für einen bestimmten Anteil von Stichproben enthalten. Das "Vertrauen" bezieht sich also eher auf die Methode als auf das Intervall, das ich aus einer bestimmten Stichprobe …
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Schätzung des binomialen Konfidenzintervalls - warum ist es nicht symmetrisch?
Ich habe den folgenden r-Code verwendet, um die Konfidenzintervalle eines Binomialanteils zu schätzen, da ich verstehe, dass dies eine "Leistungsberechnung" ersetzt, wenn Empfänger-Betriebskennliniendesigns entworfen werden, bei denen die Erkennung von Krankheiten in einer Population untersucht wird. n ist 150, und wir glauben, dass die Krankheit in der Bevölkerung zu 25% …
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Entspricht die Zurückweisung der Hypothese mit dem p-Wert der Hypothese, die nicht zum Konfidenzintervall gehört?
Während ich formal das Konfidenzintervall einer Schätzung ableitete, kam ich zu einer Formel, die der Berechnung des Werts sehr ähnlich ist.ppp Daher die Frage: Sind sie formal gleichwertig? Dh lehnt eine Hypothese mit einem kritischen Wert gleich nicht zum Konfidenzintervall mit kritischem Wert ?H0=0H0=0H_0 = 0αα\alpha000αα\alpha
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
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Was ist der Unterschied zwischen Konfidenzintervallen und Hypothesentests?
Ich habe über Kontroversen in Bezug auf Hypothesentests mit einigen Kommentatoren gelesen, die vorschlagen, dass Hypothesentests nicht verwendet werden sollten. Einige Kommentatoren schlagen vor, stattdessen Konfidenzintervalle zu verwenden. Was ist der Unterschied zwischen Konfidenzintervallen und Hypothesentests? Erklärung mit Verweis und Beispielen wäre wünschenswert.
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Sollten wir bei der Verwendung von Konfidenzintervallen mehrere Vergleichsanpassungen berücksichtigen?
Angenommen, wir haben ein Szenario mit mehreren Vergleichen, z. B. eine Post-Hoc- Folgerung für paarweise Statistiken oder eine multiple Regression, bei der wir insgesamt Vergleiche durchführen. Angenommen, wir möchten die Inferenz in diesen Multiplikatoren mithilfe von Konfidenzintervallen unterstützen.mmm 1. Wenden wir mehrere Vergleichsanpassungen auf CIs an? Das heißt, genau wie …
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