Als «contingency-tables» getaggte Fragen

Zählungstabellen (gelegentlich Anteile der Randzählungen), geordnet nach (mindestens) zwei Randkategorien, die bivariate oder multivariate Häufigkeiten anzeigen. Manchmal auch Kreuztabellen genannt.

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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Deckt Simpsons Paradox alle Fälle der Umkehrung von einer versteckten Variablen ab?
Das Folgende ist eine Frage zu den vielen Visualisierungen, die als "Beweis durch Bild" für die Existenz von Simpsons Paradox angeboten werden, und möglicherweise eine Frage zur Terminologie. Simpsons Paradoxon ist ein ziemlich einfaches Phänomen, das zu beschreiben und numerische Beispiele zu nennen ist (der Grund, warum dies passieren kann, …
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Logistische Regression gegen Chi-Quadrat in einer 2x2- und Ix2-Kontingenztabelle (Einzelfaktor - binäre Antwort)?
Ich versuche, die Verwendung der logistischen Regression in 2x2- und Ix2-Kontingenztabellen zu verstehen. Verwenden Sie dies beispielsweise als Beispiel Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung des Chi-Quadrat-Tests und der Verwendung der logistischen Regression? Was ist mit einer Tabelle mit mehreren nominalen Faktoren (Ix2-Tabelle) wie folgt: Es gibt eine ähnliche …
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G-Test gegen Pearsons Chi-Quadrat-Test
Ich teste die Unabhängigkeit in einer Kontingenztabelle. Ich weiß nicht, ob der G-Test oder der Chi-Quadrat -Test von Pearson besser ist. Die Stichprobengröße liegt bei Hunderten, aber es gibt einige niedrige Zellzahlen. Wie auf der Wikipedia-Seite angegeben , ist die Annäherung an die Chi-Quadrat-Verteilung für den G-Test besser als für …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Fisher Test in R.
Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 Wenn ich den Fisher-Exakt-Test in R durchführe, was bedeutet dann alternative = greater(oder weniger)? Beispielsweise: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") Ich bekomme das p-value = 0.01588und odds ratio = 3.943534. Wenn ich die Zeilen der …
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Was ist der Unterschied zwischen einem Fisher's Exact Test und einer logistischen Regression für Tabellen?
Bei einer Tabelle gibt es zwei Möglichkeiten, Rückschlüsse auf die Tabelle zu ziehen: Fisher's Exact Test und auch eine logistische Regression.2 × 22×22 \times 2 Mir wurde gesagt, dass wir mit einem Fisher's Exact Test nur an der Anwesenheit von Assoziationen interessiert sind. Aber dass wir bei einer logistischen Regression …
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Fisher-Exakttest auf gepaarte Daten
Bei Fällen mit Lungenkrebs und übereinstimmenden Kontrollen (ohne Lungenkrebs) (Übereinstimmung basierend auf Alter, Geschlecht usw.). Um Beweise für die Auswirkung des Rauchens auf Lungenkrebs zu finden, habe ich den genauen Fisher-Test in der Kontingenztabelle verwendet. Dies berücksichtigte jedoch nicht, dass die Kontrollen und Fälle übereinstimmten. 404040404040 Also habe ich mich …
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Bayesianische Analyse von Kontingenztabellen: Beschreibung der Effektgröße
Ich arbeite die Beispiele in Kruschkes Doing Bayesian Data Analysis durch , insbesondere die exponentielle Poisson-ANOVA in Kap. 22, die er als Alternative zu häufig auftretenden Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests für Kontingenztabellen vorstellt. Ich kann sehen, wie wir Informationen über Interaktionen erhalten, die mehr oder weniger häufig auftreten als erwartet, wenn die Variablen …
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