Als «experiment-design» getaggte Fragen

Die Untersuchung, wie eine Übung zum Sammeln von Informationen strukturiert werden kann, wenn Variationen vorhanden sind.

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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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Was ist der Unterschied zwischen ITT und ATE?
Ich habe Probleme, die verschiedenen Schätzer zu verstehen, die für eine Folgenabschätzung verwendet werden können. Ich weiß, dass der Intention-to-Treat-Schätzer (ITT) Unterschiede zwischen berechtigten Personen ohne das Programm und berechtigten Personen mit dem Programm vergleicht, unabhängig von der Einhaltung. Ich dachte jedoch, dass der durchschnittliche Behandlungseffekt (ATE) dasselbe auch misst. …
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Warum in lateinischen Quadraten die Zeilen, Behandlungen und Spalten orthogonal sein sollen
Ich habe im Bereich der Geometrie immer "orthogonal" gehört (bitte beachten Sie auch, dass ich kein englischer Muttersprachler bin). Ich verstehe Folgendes für lateinische Quadrate (ein Zitat aus einem Lehrbuch) nicht: Jede Behandlung (ABCD) erscheint einmal in jeder Reihe. Daher sind die Behandlungen und Reihen orthogonal. ... Zeilen und Spalten …
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Was ist ein gutes modernes Buch / eine gute Ressource für fortgeschrittene Experimente?
Ich suche nach Ressourcen (muss kein einziges Buch sein), die einige der schwierigeren Fälle von experimentellem Design und statistischer Analyse abdecken. Einige der Fälle, die ich behandeln möchte: 1. Fälle, in denen sich Randomisierungseinheiten von Analyseeinheiten unterscheiden Beispiel: Ich betreibe eine E-Commerce-Plattform mit M Verkäufern und N Käufern. Ich möchte …
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Was sollte ein Abschlusskurs in experimentellem Design beinhalten?
Ich wurde gebeten, einen Kurs in experimentellem Design für fortgeschrittene Doktoranden in Agronomie und Ökologie vorzuschlagen. Ich habe noch nie an einem solchen Kurs teilgenommen und war überrascht, dass der Kurs möglicherweise passender als "Beyond One-Way-ANOVA" bezeichnet wird und Material abdeckt, das ich in einem fortgeschrittenen Graduiertenkurs über Statistik für …
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Gute, nützliche und charakteristische Experimente zur (optimalen) statistischen Versuchsplanung
Es gibt mehr Phänomene, auf die experimentelles Design angewendet werden kann, als es alternative gültige Designstrategien gibt. Dies sollte zutreffen, obwohl es viele Möglichkeiten gibt, ein Experiment richtig zu gestalten. Was sind die besten "Probleme", die den Wert und die Nuance für die verschiedenen Arten der optimalen Versuchsplanung wirklich demonstrieren? …
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Zufällige Zuordnung: Warum sich die Mühe machen?
Eine zufällige Zuordnung ist wertvoll, da sie die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen gewährleistet. Auf diese Weise führt dies zu unvoreingenommenen Schätzungen des durchschnittlichen Behandlungseffekts. Andere Zuweisungsschemata können jedoch auch systematisch die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen sicherstellen. Warum brauchen wir also eine zufällige Zuordnung? Anders ausgedrückt, was …
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Was tun mit verwirrenden Variablen?
Ich muss ein Experiment machen. Lassen Sie mich zunächst die gegenwärtige Situation beschreiben. Die Firma, für die ich arbeite, ist ein Kino. Es gibt einen Spielbereich, in dem Leute, die auf Filme warten, Zeit mit Spielen verbringen können. Personen können nur mit einer Prepaid-Mitgliedskarte bezahlen. Leider generiert dieser Gaming-Bereich nicht …
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Wünschenswerte und unerwünschte Eigenschaften lateinischer Quadrate in Experimenten?
Eine flüchtige Suche zeigt, dass lateinische Quadrate bei der Versuchsplanung ziemlich häufig verwendet werden. Während meiner Doktorarbeit habe ich verschiedene theoretische Eigenschaften von lateinischen Quadraten untersucht (aus kombinatorischer Sicht), aber ich habe kein tiefes Verständnis dafür, was es mit lateinischen Quadraten auf sich hat, das sie für das experimentelle Design …
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Kontrollvariablen in Experimenten verwenden?
Warum sollte man in einer Situation, in der die Zuordnung zur Behandlungsgruppe zufällig ist, eine beliebige Anzahl von Basiskovariaten kontrollieren wollen? Mein Verständnis ist, dass eine zufällige Zuordnung der Behandlung die Behandlungsvariable streng exogen machen sollte, wodurch eine Kontrollgruppe entsteht, die angemessen als kontrafaktisch angesehen werden kann. Die einzige Ausnahme, …
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Warum ist im experimentellen Design eine Blockierung erforderlich, wenn wir bereits eine zufällige Zuordnung durchführen?
Ich gehe den ersten Teil des Duke-Statistikkurses über Coursera durch, und das Konzept des Blockierens im experimentellen Design wird aufgegriffen. Wenn ich das richtig verstehe, bezieht sich das Blockieren auf die Aufteilung von Themen in Gruppen basierend auf einer Variablen, die das Ergebnis beeinflussen könnte. Wenn wir jedoch bereits eine …
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