Als «statistical-significance» getaggte Fragen

Die statistische Signifikanz bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass, wenn in der Population, aus der diese Stichprobe gezogen wurde, der wahre Effekt 0 (oder ein hypothetischer Wert) wäre, eine Teststatistik als extrem oder extremer als die in der Stichprobe erhaltene hätte auftreten können.

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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

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Test auf signifikante Unterschiede in den Verhältnissen normalverteilter Zufallsvariablen
Bezogen auf das Analysieren von Verhältnissen von Variablen und Wie wird das Verhältnis von zwei normalverteilten Variablen oder die Umkehrung von einer parametrisiert? . Angenommen, ich habe eine Reihe von Stichproben aus vier verschiedenen kontinuierlichen Zufallsverteilungen, von denen wir alle annehmen können, dass sie ungefähr normal sind. In meinem Fall …



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Wie führe ich mehrere Post-hoc-Chi-Quadrat-Tests an einem 2 x 3-Tisch durch?
Mein Datensatz umfasst entweder die Gesamtmortalität oder das Überleben eines Organismus an drei Standorttypen: Inshore, Midchannel und Offshore. Die Zahlen in der folgenden Tabelle geben die Anzahl der Standorte an. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Ich würde gerne wissen, ob die Anzahl …


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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 









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