«contingency-tables» 태그된 질문

이변 량 또는 다변량 빈도를 표시하는 (적어도) 두 개의 한계 범주로 정렬 된 카운트 테이블 (가끔은 한계 카운트 비율). 크로스 탭이라고도합니다.

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요즘 컴퓨터의 힘을 감안할 때 Fisher의 정확한 테스트보다는 카이 제곱 테스트를 수행해야 할 이유가 있습니까?
소프트웨어가 오늘날 피셔의 정확한 테스트 계산을 매우 쉽게 수행 할 수 있다고 가정하면 이론적으로나 실제로 카이 제곱 테스트가 피셔의 정확한 테스트보다 선호되는 상황이 있습니까? Fisher의 정확한 테스트의 장점은 다음과 같습니다. 2x2보다 큰 우발 상황 테이블로 스케일링 (즉, 모든 r x c 테이블) 정확한 p- 값을 제공합니다 최소 예상 셀 수를 …

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카이 제곱 검정과 동일한 비율의 검정 사이의 관계는 무엇입니까?
상호 배타적 인 특성을 가진 네 명의 인구가 있다고 가정합니다. 각 모집단에서 무작위 표본을 추출하여 측정중인 특성에 대한 크로스 탭 또는 빈도 표를 구성합니다. 내가 말하는 것이 맞습니까? 모집단과 특성간에 관계가 있는지 여부를 테스트하려면 (예 : 한 모집단이 특성 중 하나의 빈도가 높은지 여부) 카이 제곱 검정을 실행하고 결과가 유의한지 …

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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

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2x2보다 큰 우발 상황 테이블에서 Fisher의 정확한 테스트
피셔의 정확한 테스트를 2x2 인 비상 대표에만 적용하도록 배웠습니다. 질문 : Fisher 자신도이 테스트를 2x2보다 큰 테이블에서 사용하도록 구상 했습니까? ( 노인이 차에 차 를 넣었 는지, 차에 차 를 넣었 는지 여부를 알 수있을 때 시험을 고안하는 이야기를 알고 있습니다. ) Stata를 사용하면 Fisher의 정확한 테스트를 모든 우발 상황 …

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우발 사태 테이블에 가장 적합한 시각화는 무엇입니까?
통계적 관점에서 우연히 카이 제곱 검정으로 분석되는 우발 사태 표 를 나타내는 가장 좋은 도표 는 무엇입니까? 피한 막대 그래프, 누적 막대 그래프, 히트 맵, 등고선도, 흔들린 산점도, 여러 줄 그림 등입니까? 절대 값 또는 백분율을 표시해야합니까? 편집 : 또는 @forecaster가 주석에서 제안하는 것처럼 숫자 표 자체는 단순한 음모이며 충분해야합니다.


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비상 사태 표 : 어떤 테스트를 언제 언제해야합니까?
나는의 확장보고 싶은 이 논의 범위를 조금 확대, 오래된 카이 제곱 대 피셔의 정확한 테스트 논쟁을. 우발 사고 테이블에는 상호 작용에 대한 많은 테스트가있어서 머리를 돌리기에 충분합니다. 어떤 테스트를 언제 사용해야하는지에 대한 설명과 한 테스트가 다른 테스트보다 선호되어야하는 이유에 대한 설명을 얻고 싶습니다. 내 현재의 문제는 고전적인 사례이지만 적어도 진행 …

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Palantir의 아시아 차별 사례 : 확률은 어떻게 계산 되었습니까?
노동당이 아시아 인에 대한 차별로 그들을 고발 한 Palantir의 사건에 관한 이 기사 를 읽었습니다 . 이 확률 추정치를 어디서 얻었는지 아는 사람이 있습니까? 항목 (a)에서 1/741을 얻지 못했습니다. (a) QA 엔지니어 직책의 경우 약 730 명 이상의 자격을 갖춘 지원자 ​​(약 77 %가 아시아 인)에서 팔란 타르는 아시아 이외의 …

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많은 셀의 주파수가 5 미만인 경우 카이-제곱 검정의 적용 가능성
동료의 지원 (독립 변수)과 작업 만족도 (의존 변수) 사이의 연관성을 찾기 위해 카이 제곱 테스트를 적용하고 싶습니다. 동료의 지원은 지원 범위에 따라 네 그룹으로 분류됩니다. 1 = 매우 적은 범위, 2 = 일부, 3 = 대부분, 4 = 매우 업무 만족도는 두 가지로 분류됩니다 : 0 = 만족 및 1 …


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phi, Matthews 및 Pearson 상관 계수의 관계
phi와 Matthews 상관 계수는 동일한 개념입니까? 두 이진 변수에 대한 Pearson 상관 계수와 어떻게 관련이 있습니까? 이진 값이 0과 1이라고 가정합니다. 두 Bernoulli 랜덤 변수 와 간의 Pearson 상관 관계 는 다음 과 같습니다.y엑스xx와이yy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - \mathbb{E}[x])(y - \mathbb{E}[y])]} {\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{\mathbb{E} [xy] - …

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포지티브 및 네거티브 예측 값에 대한 통계 테스트
나는 논문을 읽었으며 PPV (Positive Predictive Value)와 NPV (Negative Predictive Value)를 비교 한 표를 보았습니다. 그들은 그들을 위해 일종의 통계 테스트를했습니다. 이것은 표의 스케치입니다. PPV NPV p-value 65.9 100 < 0.00001 ... 모든 행은 특정 우발 사태 테이블을 나타냅니다. 그들은 어떤 종류의 가설 검정을 했습니까? 감사!

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nxm 비상 테이블에 대한 통계 테스트
세 그룹의 요소로 구성된 데이터 집합이 있습니다. G1, G2 및 G3이라고합니다. 이러한 요소의 특정 특성을 분석하고이를 3 가지 유형의 "행동"T1, T2 및 T3으로 나누었습니다 (클러스터 분석을 사용하여 수행). 이제 세 그룹의 요소 수를 유형별로 나눈 다음과 같은 3 x 3 비 상표가 있습니다. | T1 | T2 | T3 | …


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유전자 복제 수준에 따른 농축 분석
생물학적 배경 시간이 지남에 따라 일부 식물 종은 전체 게놈을 복제하여 각 유전자의 추가 사본을 얻는 경향이 있습니다. 이러한 구성의 불안정성으로 인해, 이들 유전자 중 다수가 결실되고 게놈이 재 배열되고 안정화되어 다시 복제 될 준비가된다. 이러한 복제 이벤트는 종 분화 및 침입 이벤트와 관련이 있으며, 이론에 따르면 복제는 식물이 새로운 …

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