«experiment-design» 태그된 질문

실험 설계에 관한 책에 대한 패널의 권장 사항은 무엇입니까? 이상적으로는 책이 여전히 인쇄 가능하거나 전자 방식으로 제공되어야하지만 항상 가능하지는 않습니다. 책에 대해 좋은 점에 대해 몇 마디도 더해 주겠다고 생각한다면 너무 좋을 것입니다. 또한 투표가 제안을 정렬하는 데 도움이되도록 답변 당 하나의 책을 목표로합니다. (커뮤니티 위키, 더 좋게 만들려면 질문을 …

50 references  experiment-design 

실험 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 데이터는 치료 유형의 쌍 벡터와 이항 결과로 구성됩니다. Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... 결과 열에서 1은 성공을 나타내고 0은 실패를 나타냅니다. 치료법이 결과에 크게 다른지를 알아 내고 싶습니다. 각 실험에 대해 4 번의 처리가 여러 번 반복되었습니다 …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

당신은 무작위로 샘플을 채취하고 그것이 같이 명확하게 반영하지 않고 볼 수있는 경우에는 어떻게 최근 질문 . 예를 들어 모집단 분포가 0을 기준으로 대칭 인 것으로 가정하고 무작위로 추출한 표본에 불균형 긍정적 및 부정적 관측치가 있고 불균형이 통계적으로 유의하면 어디에서 벗어날 수 있습니까? 치우친 표본을 기반으로 모집단에 대해 어떤 합리적인 진술을 …

28 sampling  experiment-design  inference  sample 

나는이 인용문을 여러 번 보았습니다. 실험이 완료된 후 통계 학자와상의하는 것은 종종 사후 검증을 요청하는 것입니다. 그는 아마도 실험이 죽었다고 말할 수 있습니다. - 로널드 피셔 (1938) 나에게는 아마 조금 어쩌면 보인다. 내가 디자인을 잘하지 않고 실험을하는 방법을 설명 할 수있는 유일한 예는 통제력이 부족하거나 통제력이 부족한 것입니다. 예를 들어, …

27 experiment-design 

I 다소 혼란있어 만약 독립 변수 통계 모델 (또한 예측 또는 기능이라고 함), 예를 들면, 선형 회귀에서 , 랜덤 변수는?Y = β 0 + β 1 XXXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

나는 대학에서 몇 가지 통계 과정을 밟았지만 내 교육은 이론이 매우 중요하다는 것을 알았습니다. Applied Statistics (응용 통계) (졸업 수준)에 추천하거나 경험이 풍부한 텍스트가 있는지 궁금합니다.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

나는 50 세가 넘는 환자들이 출생 연도에 의해 의사 난 수화되는 연구를 보았습니다. 출생 연도가 짝수 인 경우, 평소의 치료, 홀수 인 경우, 중재. 구현하기가 쉽고, 전복하기가 더 어렵고 (환자가 어떤 치료를 받아야하는지 쉽게 확인할 수 있음) 기억하기 쉽습니다 (지정은 몇 년 동안 진행되었습니다). 그러나 여전히 마음에 들지 않습니다. 적절한 …

23 experiment-design  clinical-trials  random-allocation 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

실험 설계에서 블록의 개념에 대해 두 가지 질문이 있습니다. (1) 블록과 요인의 차이점은 무엇입니까? (2) 일부 책을 읽으려고했지만 분명하지 않은 내용이 있습니다. 저자는 항상 "블록 팩터"와 다른 팩터 사이에 상호 작용이 없다고 가정합니다.

20 experiment-design  interaction  interpretation 

내가 이해하기에 "통제"는 통계에서 두 가지 의미를 가질 수 있습니다. 대조군 : 실험에서 대조군의 구성원에게는 치료가 제공되지 않았다. 예 : 위약 대 약물 : 한 그룹에 약물을 투여하고 다른 그룹에는 약물을 투여하지 않습니다 (대조군). "제어 된 실험"이라고도합니다. 변수 제어 : 특정 독립 변수의 효과를 분리하는 기술. 이 기법들에 주어진 다른 …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

나는 AW van der Vaart, asymptotic statistics (1998)를 따르고 있습니다. 그는 통계 실험과 통계 모델과는 다르다고 주장하지만, 둘 다 정의하지는 않습니다. 내 질문: (1) 통계 실험, (2) 통계 모델 및 (3) 통계 실험을 통계 모델과 구분할 수있는 핵심 요소는 무엇입니까?

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

실험 설계 데이터 프레임에서 데 노보 데이터의 시뮬레이션. R에 중점을 둔다면 (다른 언어 솔루션도 훌륭 할 것입니다). 실험 또는 측량을 설계 할 때 데이터를 시뮬레이션하고이 시뮬레이션 된 데이터에 대한 분석을 수행하면 설계의 장단점에 대한 훌륭한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 접근법은 통계 테스트의 이해와 올바른 사용에 필수적 일 수 있습니다. …

16 r  experiment-design  simulation 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

나의 통계 훈련은 수학적 통계에 뿌리를두고 있으며,이 방법을 MS에 가져가는 것은 현재 약간 충격입니다. 업계에서 경험이 부족하기 때문에 현재 이러한 "적용된"방법 중 일부를 이해하기가 어렵습니다. 우리가 내 메소드 클래스에서 이야기 한 주제 중 하나는 실험 설계라는 아이디어입니다. 예를 들어, K-12 학생들의 시험 점수를 올리는 교육 프로그램의 효과에 대한 실험을하고 싶습니다. …

14 references  experiment-design 

나는이 유명한 인용문을 어디서나 계속 보지만, 강조된 부분을 매번 이해하지 못한다. 의미가 1 % 이상일 때 습관적 관행의 문제로 가설을 임시로 거부하는 사람은 그러한 결정의 1 % 이하로 오인 될 것입니다. 가설이 올 바르면 이러한 경우의 1 %만으로 오인 될 수 있으며, 틀린 경우 거부하지 않을 것입니다. [...] 그러나 계산은 …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  references  experiment-design  philosophical