Als «sample-size» getaggte Fragen

Dieses Tag ist sehr vieldeutig. Verwenden Sie diese Option, wenn es um die Stichprobengröße geht und KEINE der folgenden Fragen besser geeignet ist: [kleine Stichprobe], [große Daten], [Leistungsanalyse], [Leistung], [unterbestimmt] oder [unausgeglichene Klassen].

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Warum senkt eine große Auswahl an K meine Kreuzvalidierungsbewertung?
Beim Herumspielen mit dem Boston Housing Dataset und RandomForestRegressor(mit Standardparametern) beim Scikit-Lernen fiel mir etwas Seltsames auf: Der durchschnittliche Kreuzvalidierungswert nahm ab, als ich die Anzahl der Falten über 10 erhöhte. Meine Kreuzvalidierungsstrategie lautete wie folgt: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... wo num_cvswar abwechslungsreich. …
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Ist Bootstrapping für diese fortlaufenden Daten geeignet?
Ich bin ein absoluter Neuling :) Ich mache eine Studie mit einer Stichprobengröße von 10.000 aus einer Bevölkerung von etwa 745.000. Jede Stichprobe repräsentiert eine "prozentuale Ähnlichkeit". Die große Mehrheit der Proben liegt zwischen 97% und 98%, einige jedoch zwischen 60% und 90%, dh die Verteilung ist stark negativ verzerrt. …
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Was bedeutet es für eine Studie, überlastet zu sein?
Was bedeutet es für eine Studie, überlastet zu sein? Mein Eindruck ist, dass Ihre Stichproben so groß sind, dass Sie winzige Effektgrößen erkennen können. Diese Effektgrößen sind möglicherweise so klein, dass sie eher auf geringfügige Verzerrungen im Stichprobenprozess zurückzuführen sind als auf einen (nicht unbedingt direkten) Kausalzusammenhang zwischen den Variablen. …
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Die Stichprobengröße ist erforderlich, um zu bestimmen, welche Anzeige die höchste Klickrate aufweist
Ich bin von Beruf Software-Designer und arbeite an einem Projekt für einen Kunden. Ich möchte sicherstellen, dass meine Analyse statistisch fundiert ist. Beachten Sie Folgendes: Wir haben n Anzeigen (n <10) und möchten einfach wissen, welche Anzeige die beste Leistung erbringt. Unser Ad-Server wird zufällig eine dieser Anzeigen schalten. Erfolg …
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Berechnung der Stichprobengröße für univariate logistische Regression
Wie berechnet man die Stichprobengröße, die für eine Studie benötigt wird, in der eine Kohorte von Probanden zum Zeitpunkt einer Operation eine einzige kontinuierliche Variable misst und diese zwei Jahre später als funktionelles Ergebnis oder beeinträchtigtes Ergebnis klassifiziert wird? Wir würden gerne sehen, ob diese Messung das schlechte Ergebnis hätte …
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Wie groß sollte eine Stichprobe für eine bestimmte Schätztechnik und Parameter sein?
Gibt es eine Faustregel oder überhaupt eine Möglichkeit zu bestimmen, wie groß eine Stichprobe sein sollte, um ein Modell mit einer bestimmten Anzahl von Parametern zu schätzen? Wenn ich beispielsweise eine Regression der kleinsten Quadrate mit 5 Parametern schätzen möchte, wie groß sollte die Stichprobe sein? Ist es wichtig, welche …
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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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Ignoriert SurveyMonkey die Tatsache, dass Sie eine nicht zufällige Stichprobe erhalten?
SurveyMonkey verfügt über Schritte und ein Diagramm, mit denen Sie anhand Ihrer Bevölkerungsgröße herausfinden können, welche Stichprobengröße Sie für eine bestimmte Fehlerquote oder ein bestimmtes Konfidenzintervall benötigen. SurveyMonkey-Stichprobengröße Ignoriert diese Tabelle einfach die Tatsache, dass Sie keine Zufallsstichprobe erhalten, da Sie nur die Personen erhalten, die sich die Mühe machen, …
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Ist eine präzisionsbasierte (dh inverse Varianz) Gewichtung ein wesentlicher Bestandteil der Metaanalyse?
Ist die präzisionsbasierte Gewichtung für die Metaanalyse von zentraler Bedeutung? Borenstein et al. (2009) schreiben, dass für eine mögliche Metaanalyse lediglich Folgendes erforderlich ist: Studien berichten über eine Punktschätzung, die als einzelne Zahl ausgedrückt werden kann. Für diese Punktschätzung kann eine Varianz berechnet werden. Mir ist nicht sofort klar, warum …
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Wie wähle ich die Trainings-, Kreuzvalidierungs- und Testsatzgrößen für kleine Daten mit Stichprobengröße aus?
Angenommen, ich habe eine kleine Stichprobengröße, z. B. N = 100, und zwei Klassen. Wie soll ich die Trainings-, Kreuzvalidierungs- und Testsatzgrößen für maschinelles Lernen auswählen? Ich würde intuitiv auswählen Trainingsset Größe als 50 Kreuzvalidierungssatz Größe 25 und Testgröße als 25. Aber wahrscheinlich macht das mehr oder weniger Sinn. Wie …
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Ist es sinnvoll, Konfidenzintervalle zu berechnen und Hypothesen zu testen, wenn Daten aus der gesamten Bevölkerung verfügbar sind?
Ist es sinnvoll, Konfidenzintervalle zu berechnen und Hypothesen zu testen, wenn Daten aus der gesamten Bevölkerung verfügbar sind? Meiner Meinung nach lautet die Antwort nein, da wir die wahren Werte der Parameter genau berechnen können. Aber wie hoch ist dann der maximale Anteil an Daten aus der ursprünglichen Population, der …
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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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Alternatives Trichterdiagramm ohne Verwendung des Standardfehlers (SE)
Vor Einreichung meiner Metaanalyse möchte ich ein Trichterdiagramm erstellen, um die Heterogenität und die Publikationsverzerrung zu testen. Ich habe die gepoolte Effektgröße und die Effektgrößen aus jeder Studie, die Werte von -1 bis +1 annehmen. Ich habe die Stichprobengrößen n1, n2 für Patienten und Kontrollen aus jeder Studie. Da ich …
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Minimale Stichprobengröße pro Cluster in einem Zufallseffektmodell
Gibt es einen Grund für die Anzahl der Beobachtungen pro Cluster in einem Zufallseffektmodell? Ich habe eine Stichprobengröße von 1.500 mit 700 Clustern, die als austauschbarer Zufallseffekt modelliert wurden. Ich habe die Möglichkeit, Cluster zusammenzuführen, um weniger, aber größere Cluster zu erstellen. Ich frage mich, wie ich die minimale Stichprobengröße …
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