«confidence-interval» 태그된 질문

나는 값 , 유형 1 오류율, 유의 수준, 검정력 계산, 효과 크기 및 Fisher vs Neyman-Pearson 토론 에 대해 읽었습니다 . 이로 인해 나는 약간 압도되었다. 나는 텍스트의 벽에 대해 사과하지만 실제 질문으로 넘어 가기 전에 이러한 개념에 대한 나의 현재 이해에 대한 개요를 제공 할 필요가 있다고 느꼈다.ppp 내가 …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

신뢰 구간과 통계적 가설 테스트는 밀접한 관련이있는 것으로 잘 알려져 있습니다. 내 질문은 숫자 변수를 기반으로 두 그룹의 평균을 비교하는 데 중점을 둡니다. 이러한 가설이 t- 검정을 사용하여 테스트되었다고 가정 해 봅시다. 반면에 두 그룹 모두에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. 신뢰 구간의 겹침과 평균이 같은 귀무 가설의 기각 …

31 hypothesis-testing  confidence-interval 

나는 베이지안 통계를 처음 접했고 이것은 어리석은 질문 일 수 있습니다. 그렇지만: 균일 분포를 지정하는 사전에 신뢰할 수있는 구간을 고려하십시오. 예를 들어 0에서 1까지입니다. 여기서 0에서 1은 효과의 가능한 모든 값을 나타냅니다. 이 경우 95 % 신뢰할 수있는 구간이 95 % 신뢰 구간과 같습니까?

31 bayesian  confidence-interval  estimation  prior  credible-interval 

2014 년 봄 (현재 여기 에서 사용 가능 ) 18.05 확률 및 통계 소개에 대한 MIT OpenCourseWare 노트에 다음과 같이 표시되어 있습니다. 부트 스트랩 백분위 수 방법은 단순성으로 인해 매력적입니다. 그러나이 부트 스트랩의 분포에 따라 x¯∗x¯∗\bar{x}^{*} (A)에 기초하여 특정 의 실제 분포에 좋은 근사치 인 샘플 x¯x¯\bar{x} . 라이스 장관은 …

31 confidence-interval  bootstrap 

내 질문 은 Andrew Gelman의 블로그 게시물에 대한 이 의견 에서 나온 것으로 , 더 강력하게 추정된다는 근거는 아니지만 95 % 신뢰 구간 대신 50 % 신뢰 구간 사용을 주장합니다. 나는 세 가지 이유로 50 %에서 95 % 간격을 선호합니다 : 전산 안정성, 보다 직관적 인 평가 (50 % 간격의 …

30 confidence-interval  assumptions  robust 

로그 정규 분포와 같이 매우 치우친 분포는 정확한 부트 스트랩 신뢰 구간을 생성하지 않습니다. 다음은 R에서 어떤 부트 스트랩 방법을 사용하든 왼쪽 및 오른쪽 꼬리 영역이 이상적인 0.025와 거리가 멀다는 것을 보여주는 예입니다. require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- c('basic', 'perc', 'norm', 'bca', …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

다음 r 코드를 사용하여 이항 비율의 신뢰 구간을 추정했습니다. 왜냐하면 모집단에서 질병의 탐지를보고 수신기 작동 특성 곡선 설계를 설계 할 때 "전력 계산"을 대체한다는 것을 이해하기 때문입니다. n은 150이고,이 질병은 인구에서 25 %가 유행한다고 생각합니다. 나는 사람들이하는 것처럼 75 %의 감도와 90 %의 특이성에 대한 값을 계산했습니다. binom.test(c(29,9), p=0.75, alternative=c("t"), …

30 confidence-interval  binomial 

올바르게 이해하면 매개 변수의 신뢰 구간은 지정된 비율의 샘플에 대한 실제 값을 포함하는 구간을 생성 하는 방법으로 구성된 구간입니다. 따라서 '자신감'은 특정 샘플에서 계산 한 간격이 아니라 방법에 관한 것입니다. 통계의 사용자로서 모든 샘플의 공간이 가설이기 때문에 항상 이것에 의해 속이는 느낌이 들었습니다. 내가 가진 것은 하나의 샘플이며 그 샘플이 …

30 confidence-interval  interpretation 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

공식적으로 추정치의 신뢰 구간을 도출하면서 ppp 값이 계산 되는 방식과 매우 유사한 공식으로 끝났습니다 . 따라서 질문은 공식적으로 동등합니까? 즉,이 가설은 거부된다 H0=0H0=0H_0 = 0 임계 값 αα\alpha 에 해당 000 임계 값과의 신뢰 구간에 속하지 않는 αα\alpha ?

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

가설 테스트 를 사용해서는 안된다고 제안하는 일부 주석가들과 함께 가설 테스트 와 관련된 논쟁에 대해 읽었습니다 . 일부 의견자는 신뢰 구간 을 대신 사용해야한다고 제안합니다 . 신뢰 구간과 가설 검정의 차이점은 무엇입니까? 참조 및 예를 가진 설명이 이해 될 것이다.

28 hypothesis-testing  confidence-interval 

내 문제 : 평행 그룹 무작위 시험은 일차 결과의 매우 오른쪽으로 치우친 분포를 가지고 있습니다. 정규성을 가정하고 정규 기반 95 % CI를 사용하고 싶지 않습니다 (즉, 1.96 X SE 사용). 중앙 경향의 척도를 중앙값으로 표현하는 것이 편안하지만, 제 질문은 두 그룹 사이의 중앙값 차이의 95 % CI를 구성하는 방법입니다. 가장 …

27 confidence-interval  bootstrap  median  clinical-trials 

쌍별 통계에 대한 사후 추론 또는 다중 회귀 와 같은 다중 비교 시나리오가 있다고 가정합니다.mmm합니다. 또한 신뢰 구간을 사용하여 이러한 배수의 추론을 지원한다고 가정합니다. 1. CI에 여러 비교 조정을 적용합니까? 즉, 다중 비교가 αα\alpha 를 재정 의하여 FWER ( family-wise error rate ) 또는 FDR ( False Discovery Rate 신뢰 …

26 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

나는 Waekmakers의 웹 사이트 에서 다운로드 한 "신뢰 구간의 강력한 오해"에 관한 Hoekstra et al의 2014 년 논문을 읽었습니다 . 두 번째 페이지에 다음 이미지가 나타납니다. 저자에 따르면 False는 이러한 모든 진술에 대한 정답입니다. 나는 왜 그 진술이 거짓인지 잘 모르겠으며, 나머지 논문에서 말할 수있는 한 이것을 설명하지는 않습니다. 1-2와 …

26 hypothesis-testing  confidence-interval