«confidence-interval» 태그된 질문

내 시도 : 에 신뢰 구간을 얻을 수 없습니다 interaction.plot() 반면에 plotmeans()'gplot'패키지는 두 개의 그래프를 표시하지 않습니다. 또한 plotmeans()기본적으로 축이 다르기 때문에 두 개의 그래프를 다른 그래프 위에 부과 할 수 없었습니다 . plotCI()'gplot'패키지에서 사용 하고 두 개의 그래프를 겹쳐서 성공 했지만 여전히 축의 일치가 완벽하지 않았습니다. 신뢰 구간을 사용하여 …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

작업중 인 과정에 대해 다음과 같은 질문이 있습니다. Monte Carlo 연구를 수행하여 표준 일반 부트 스트랩 신뢰 구간 및 기본 부트 스트랩 신뢰 구간의 적용 확률을 추정하십시오. 정규 모집단에서 표본을 추출하고 표본 평균에 대한 경험적 적용률을 확인하십시오. 표준 일반 부트 스트랩 CI의 적용 확률은 쉽습니다. n = 1000; alpha = …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

공정한 동전을 반복해서 던지고 머리와 꼬리의 수가 거의 같아야한다고 가정 해 봅시다. 10 번의 머리와 10 번의 꼬리와 같은 결과가 총 20 회 던질 때, 우리는 그 결과를 믿고 동전이 공정하다고 믿는 경향이 있습니다. 글쎄, 당신이 총 20000 토스에 대해 10000 헤드와 10000 테일과 같은 결과를 볼 때, 나는 이것이 …

11 confidence-interval  binomial 

다양한 출처 (예 : 여기 참조 )에서 중간에 대한 신뢰 구간에 대해 다음 공식이 제공됩니다 (특히 상자 및 수염 도표에 노치를 그리기 위해). 95 % C 나는m e d i a n= M e d i a n ± 1.57 × IQ R엔−−√95% CImedian=Median±1.57×IQRN 95\%\ CI_{\rm median} = {\rm Median} …

11 confidence-interval  median  boxplot  interquartile 

건너면서 이 토론 나는 다시 변환 된 신뢰 구간 규칙에 의문을 제기하고있다. 이 기사 에 따르면 로그 정규 확률 변수의 평균에 대한 공칭 적용 범위 역변환 CI는 다음과 같습니다. LCL(X)=exp(Y+var(Y) 유씨L ( X) = exp( Y+ var ( Y)2+ zvar ( Y)엔+ var ( Y)22 ( n - 1 )−−−−−−−−−−−−√) …

11 confidence-interval  data-transformation  back-transformation 

SurveyMonkey에는 모집단 규모에 따라 주어진 오차 한계 또는 신뢰 구간에 필요한 표본 크기를 파악하기위한 단계와 차트가 있습니다. SurveyMonkey 샘플 크기 이 차트는 단순히 무작위 표본을 얻지 못한다는 사실을 무시합니까? 설문 조사에 귀를 기울이는 사람들 만 얻을 수 있기 때문입니까? 이 질문을 입력하면 질문이 주관적인 것처럼 보이므로 제대로 묻지 않을 수 …

11 confidence-interval  sample-size  survey  sample 

Credible Interval 의 Wikipedia 기사에서 다음 과 같이 말합니다. 단일 모수 및 단일 단일 통계량으로 요약 될 수있는 데이터의 경우, 알 수없는 모수가 위치 모수 인 경우 신뢰할 수있는 구간과 신뢰 구간이 일치 함을 알 수 있습니다 (즉, 전진 확률 함수의 형식은 Pr (x | μ) = f (x − …

11 confidence-interval  credible-interval 

불확실성이 축적되는 일련의 시스템이 있습니다. 이것들은 항상 순전히 부가적인 것은 아니며 때로는 그렇지 않은 경우도 있습니다. 팬 차트, 신뢰 구간이있는 막대 차트 및 단일 항목 통신을위한 상자 그림을 사용하는 데 성공했습니다. 그러나 어떻게 불확실성이 축적되고 결합되는지 보여줄 수있을뿐만 아니라 불확실성이있는 데이터 포인트를 보여줄 수 있습니까?

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

1 분 재고 반품에 대해 2 개의 표본 평균을 비교하고 싶습니다. 나는 그들이 Laplace 분산되어 있다고 가정하고 (이미 확인) 반환을 2 그룹으로 나눕니다. 그것들이 크게 다른지 어떻게 확인할 수 있습니까? 값이 300 개가 넘더라도 QQ 플롯은 정규 분포와 큰 차이가 있기 때문에 정규 분포처럼 취급 할 수 없다고 생각합니다.

10 r  confidence-interval  laplace-distribution 

혼합 모델 (상호 작용과 무작위 변수가있는 여러 변수)로 부트 스트랩을 수행했습니다. 이 결과를 얻었습니다 (일부 만 해당). > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 5.328387e-01 t3* 8.105422e+01 2.368599e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

배경 : 저의 조직은 현재 미국 사회 조사 (미국 인구 조사국의 조사 프로젝트)를 기반으로하는 인력 다양성 통계 (예 : 장애인 %, 여성 %, 재향 군인 %)를 해당 그룹의 총 노동력 가용성과 비교합니다. 우리는 노동 인구와는 다른 인구 통계를 가진 매우 구체적인 직업 세트를 가지고 있기 때문에 이것은 부정확 한 벤치 …

10 confidence-interval  sampling  data-transformation  diversity 

전체 모집단의 데이터를 사용할 수있을 때 신뢰 구간을 계산하고 가설을 테스트하는 것이 합리적입니까? 내 의견으로는, 우리는 매개 변수의 실제 값을 정확하게 계산할 수 있기 때문에 대답은 아니오입니다. 그러나 앞서 언급 한 기술을 사용할 수있는 최초 모집단의 최대 데이터 비율은 얼마입니까?

10 hypothesis-testing  confidence-interval  sample-size  large-data  population 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

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 

나는 신뢰 구간 개념에 대해 혼란 스럽다. 특히, 알려진 가우스 변수 가 있고 신뢰 수준을 가진 평균의 하한 에 관심이 합니다.X∼N(μ,σ)X∼N(μ,σ)X \sim N(\mu, \sigma)σσ\sigmaμLμL\mu_L95%95%95\% 실험을 번 수행하고 , , , , 합니다.555X1X1X_1X2X2X_2X3X3X_3X4X4X_4X5X5X_5 옵션 1 : 각 샘플을 개별적으로 처리 하고 각 에 대해 를 계산할 수 있습니다 . 그런 다음이 …

10 confidence-interval