Câu hỏi được gắn thẻ «cohens-d»

Để phân tích kích thước hiệu ứng, tôi nhận thấy rằng có sự khác biệt giữa Cohen d, Hedges's g và Hedges 'g *. Có phải ba số liệu này thường rất giống nhau? Điều gì sẽ là một trường hợp mà họ sẽ tạo ra kết quả khác nhau? …

19 effect-size  cohens-d 

Tôi đã tính Cohen d cho các hệ số hồi quy (từ thống kê t), tỷ lệ chênh lệch và có nghĩa là sự khác biệt, hy vọng sẽ đưa ra kết quả trong phân tích tổng hợp và xem cách thức hoạt động của nó. Tuy nhiên, ở Stata, …

16 cohens-d 

Cohen's là một trong những cách phổ biến nhất mà chúng tôi đo kích thước của hiệu ứng ( xem Wikipedia ). Nó chỉ đơn giản là đo khoảng cách giữa hai phương tiện theo độ lệch chuẩn gộp. Làm thế nào chúng ta có thể rút ra công thức …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Nếu bạn chọn phân tích một thiết kế kiểm soát trước điều trị với biến phụ thuộc liên tục bằng ANOVA hỗn hợp, có nhiều cách khác nhau để định lượng hiệu quả của việc nằm trong nhóm điều trị. Hiệu ứng tương tác là một lựa chọn chính. Nói …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

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 

Có nên luôn luôn mong đợi xu hướng trung tâm (nghĩa là trung bình và / hoặc trung vị) của một mẫu bootstrapping tương tự như giá trị quan sát được? Trong trường hợp cụ thể này, tôi có các phản hồi được phân phối theo cấp số nhân cho …

8 bootstrap  simulation  effect-size  cohens-d