Câu hỏi được gắn thẻ «statistical-significance»

Ý nghĩa thống kê đề cập đến xác suất, nếu, trong dân số mà mẫu này được rút ra thì hiệu quả thực sự là 0 (hoặc một số giá trị giả định), một thống kê thử nghiệm là cực đoan hoặc cực đoan hơn so với mẫu có thể xảy ra.

2
Ngoài Durbin-Watson, những thử nghiệm giả thuyết nào có thể tạo ra kết quả không thuyết phục?
Các bài kiểm tra thống kê Durbin-Watson có thể nằm trong một khu vực không phân thắng bại, nơi mà nó không thể hoặc từ chối hoặc thất bại trong việc bác bỏ giả thuyết (trong trường hợp này, bằng không tự tương quan). Những xét nghiệm thống kê nào …
1
Tại sao các lỗi không được phân phối thông thường làm ảnh hưởng đến tính hợp lệ của các tuyên bố quan trọng của chúng tôi?
Có một giả định về tính quy tắc khi xem xét các mô hình OLS và đó là các lỗi được phân phối bình thường. Tôi đã duyệt qua Xác thực chéo và có vẻ như Y và X không phải theo thứ tự bình thường để các lỗi là …
1
Làm cách nào để kết hợp một ngoại lệ đổi mới khi quan sát 48 trong mô hình ARIMA của tôi?
Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
1
Tại sao Anova () và drop1 () cung cấp các câu trả lời khác nhau cho GLMM?
Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …
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 
1
Sử dụng kurtosis để đánh giá tầm quan trọng của các thành phần từ phân tích thành phần độc lập
Trong PCA eigenvalues ​​xác định thứ tự của các thành phần. Trong ICA tôi đang sử dụng kurtosis để có được thứ tự. Một số phương pháp được chấp nhận để đánh giá số lượng, (cho tôi có thứ tự) của các thành phần là khác biệt so với kiến …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.