«confidence-interval» 태그된 질문

비선형 혼합 nlme모형 의 예측에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻고 싶습니다 . 아무것도 표준 내에서이 작업을 수행하기 위해 제공되기 때문에 nlme, 나는 "인구 예측 간격"의 방법을 사용하는 것이 올바른 것처럼, 궁금 모델의 맥락에서 벤 Bolker의 책 장에 설명 된 최대 우도에 맞게 의 아이디어를 기반으로, 적합 모형의 분산 공분산 …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

95 % 신뢰 타원의 진정한 의미에 대해 읽으면서 나는 두 가지 설명을 접하는 경향이 있습니다. 데이터의 95 %를 포함하는 타원 위가 아니라 데이터의 분산을 설명하는 타원. 나는 정확하게 이해하고 있지는 않지만 새로운 데이터 포인트가 들어 오면 새로운 분산이 타원에 머무를 확률이 95 %라는 것을 의미하는 것 같습니다. 약간의 빛을 비출 …

12 confidence-interval  ellipse 

랜덤 샘플링, 가우시안 모집단, 등분 산, P- 해킹 없음 등으로 이상적인 상황을 고수합시다. 1 단계. 두 표본 평균을 비교하는 실험을 실행하고 두 모집단 평균의 차이에 대한 95 % 신뢰 구간을 계산합니다. 2 단계. 더 많은 실험 (수천)을 실행합니다. 평균 간의 차이는 무작위 샘플링으로 인해 실험마다 다릅니다. 질문 : 2 단계에서 …

12 confidence-interval  replicability 

예를 들어, R에서 acf()함수 를 호출하면 기본적으로 상관 관계를 표시하고 95 % 신뢰 구간을 그립니다. 코드를 보면을 호출 plot(acf_object, ci.type="white")하면 다음을 볼 수 있습니다. qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) 화이트 노이즈 유형의 상한으로. 이 방법의 배후에있는 이론을 설명 할 수있는 사람이 있습니까? 왜 우리는 1 + 0.95의 qnorm을 얻은 다음 2로 나누고 …

12 r  confidence-interval  autocorrelation 

로지스틱 회귀에서 얻은 계수에서 승산 비에 대한 95 % 신뢰 구간을 구성하는 방법을 연구하고 있습니다. 로지스틱 회귀 모형을 고려하면 log(p1−p)=α+βxlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} 되도록 대조군 및 의 경우의 그룹.x=0x=0x = 0x=1x=1x = 1 나는 가장 간단한 방법은 대해 95 % CI를 …

12 logistic  confidence-interval  odds-ratio  delta-method 

나는 통계 학자 윌리엄 브릭스 (William Briggs)의 블로그 게시물을 읽고 있었고, 다음 주장은 내가 가장 적게 말하는 것에 관심이 있었다. 무엇을 만드십니까? 신뢰 구간이란 무엇입니까? 물론 데이터 간격을 제공하는 방정식입니다. 모수 추정값의 불확실성에 대한 척도를 제공하기위한 것입니다. 이제 우리가 사실이라고 가정 할 수있는 빈번한 이론에 따르면, 당신이 가지고있는 CI에 대해 …

12 confidence-interval  frequentist  philosophical 

나는 종종 90 % 신뢰 수준을 사용하는데, 이것이 95 % 또는 99 %보다 더 큰 불확실성을 가지고 있다는 것을 인정합니다. 그러나 올바른 신뢰 수준을 선택하는 방법에 대한 지침이 있습니까? 또는 다른 분야에서 사용되는 신뢰 수준에 대한 지침? 또한 신뢰 수준을 해석하고 제시 할 때 숫자를 언어로 바꾸는 가이드가 있습니까? 예를 …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

부트 스트랩 CI (및 Barticular의 BCa)가 정규 분포 데이터에서 어떻게 수행되는지 궁금합니다. 다양한 유형의 분포에서 성능을 검사하는 작업이 많지만 정규 분포 데이터에서 아무것도 찾을 수 없습니다. 먼저 공부해야 할 것이 분명해 보이므로 논문이 너무 오래되었다고 생각합니다. R 부트 패키지를 사용하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고 부트 스트랩 CI가 정확한 CI와 일치하는 …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

사이트에서 신뢰 구간과 예측 구간의 해석에 관한 많은 훌륭한 토론을 읽었지만 한 가지 개념은 여전히 ​​약간 수수께끼입니다. OLS 프레임 워크를 고려하고 우리는 피팅 모델 획득 한 Y = X β를 . 우리는 x *를 받았으며 그 반응을 예측하도록 요청 받았다. 우리는 계산 X * T의 β를 보너스로, 우리는 또한 우리의 …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

누군가 Clopper-Pearson CI 이외의 직관에 대한 비율을 설명 할 수 있는지 궁금합니다. 내가 아는 한 모든 CI에는 차이가 있습니다. 그러나 비율의 경우 비율이 0 또는 1 (0 % 또는 100 %) 인 경우에도 Clopper-Pearson CI를 계산할 수 있습니다. 수식을 보려고 시도했는데 이항 분포의 백분위 수를 갖는 것으로 이해하고 CI를 찾는 …

12 confidence-interval  proportion 

MI (multiply imputed) 데이터로부터 의 추정치에 대해 p- 값을 부트 스트랩하고 싶지만 MI 세트에서 p- 값을 결합하는 방법이 확실하지 않다는 문제가 우려됩니다.θθ\theta MI 데이터 세트의 경우 추정치의 총 분산에 도달하는 표준 접근법은 Rubin의 규칙을 사용합니다. 풀링 MI 데이터 세트에 대한 검토는 여기 를 참조 하십시오 . 총 분산의 제곱근은 표준 …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

표준 형태의 부트 스트랩은 관측치가 iid 인 경우 추정 된 통계의 신뢰 구간을 계산하는 데 사용할 수 있습니다. I. Visser et al. " 숨겨진 Markov 모델 매개 변수의 신뢰 구간 "에서 매개 변수 부트 스트랩을 사용하여 HMM 매개 변수의 CI를 계산했습니다. 그러나 관측 시퀀스에 HMM을 적용 할 때는 이미 혼합 …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

배경 나는 일련의 모델의 출력을 결합한 Monte Carlo 시뮬레이션을 설계하고 있으며 시뮬레이션을 통해 시뮬레이션 결과의 확률과 확률 추정의 정확성에 대한 합리적인 주장을 할 수 있기를 바랍니다. 시뮬레이션은 특정 커뮤니티에서 배심원이 특정 피고에게 유죄 판결을받을 가능성을 발견 할 것입니다. 시뮬레이션 단계는 다음과 같습니다. 기존 데이터를 사용하여 인구 통계 학적 예측 변수에 …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

부트 스트랩을 사용하여 N = 250 개 기업 및 T = 50 개월 인 패널 데이터 세트의 추정 된 매개 변수에 대한 신뢰 구간을 추정하려고합니다. 파라미터의 추정은 칼만 필터링 및 복잡한 비선형 추정의 사용으로 인해 계산 비용이 많이 든다 (몇 일의 계산 일). 따라서 부트 스트랩을위한 기본 방법이더라도 원래 샘플에서 …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter