«parametric» 태그된 질문

유한 한 수의 실수 값 매개 변수로 설명되는 통계 모델. 비모수 통계와 달리 자주 사용됩니다.

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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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모든 모델이 쓸모 없습니까? 정확한 모델이 가능합니까?
이 질문은 한 달 이상 내 마음 속에 퍼져 왔습니다. Amstat News 2015 년 2 월호 에는 버클리 교수 Mark van der Laan 의 기사 가 실려 있으며 부정확 한 모델을 사용하는 사람들을 꾸짖습니다. 그는 모형을 사용함으로써 통계는 과학 이라기보다는 예술이라고 말합니다. 그에 따르면, 항상 "정확한 모델"을 사용할 수 있으며, …
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가능성을 엄격하게 정의하는 방법은 무엇입니까?
가능성은 다음과 같은 몇 가지 방법으로 정의 할 수 있습니다. 함수 에서 로 매핑 을 즉, .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} 랜덤 함수L(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) 또한 가능성은 단지 "관측 된"가능성 임을 고려할 수 있습니다.L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) 실제로 가능성은 곱셈 상수까지만 대한 정보를 가져 오므로, 가능성은 함수가 아닌 등가 …
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R에서 ARIMA 모델에 대한 매개 변수의 p- 값을 계산하는 방법은 무엇입니까?
R에서 시계열 연구를 할 때 arima 계수 값과 적합 모형의 표준 오차 만 제공 한다는 것을 알았습니다 . 그러나 나는 또한 계수의 p- 값을 얻고 싶습니다. 나는 coef의 중요성을 제공하는 기능을 찾지 못했습니다. 그래서 나는 그것을 스스로 계산하고 싶지만, 계수의 t 또는 chisq 분포에서 자유도를 모른다. 그래서 내 질문은 R에서 …
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Pearson 파라 메트릭 및 Spearman이 비모수 인 이유
분명히 Pearson의 상관 계수는 파라 메트릭이고 Spearman의 rho는 비모수입니다. 이것을 이해하는 데 문제가 있습니다. 내가 알기로 Pearson은 로 계산되고 Spearman은 모든 값을 순위로 대체한다는 점을 제외하고는 동일한 방식으로 계산됩니다.아르 자형x y= c o v ( X, Y)σ엑스σ와이아르 자형엑스와이=씨영형V(엑스,와이)σ엑스σ와이 r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} 위키 백과 는 말합니다 파라 메트릭 모델과 비 파라 …
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분포 패밀리의 정의?
분포 패밀리가 다른 분야와 통계에 대해 다른 정의를 가지고 있습니까? 일반적으로, 곡선 군 은 일련의 곡선이며, 각각의 곡선은 하나 이상의 파라미터가 변하는 함수 또는 매개 변수화에 의해 주어진다. 이러한 제품군은 예를 들어 전자 부품 을 특성화 하는 데 사용됩니다 . 통계의 경우 한 소스 에 따른 패밀리 는 모양 매개 …
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왜 파라 메트릭 부트 스트랩을 사용합니까?
저는 현재 파라 메트릭 부트 스트랩에 관한 몇 가지 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 대부분 사소한 것이지만 여전히 무언가를 놓친 것 같습니다. 파라 메트릭 부트 스트랩 절차를 사용하여 데이터에 대한 신뢰 구간을 얻고 싶다고 가정합니다. 저는이 샘플을 가지고 있으며 정규 분포를 가정합니다. 그런 다음 분산 및 평균 \ hat {m}을 추정하고 …
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여러 가지 (모두는 아님) 모수 적 가설 검정에서 랜덤 샘플링을 가정하는 이유는 무엇입니까?
Z, t 및 기타 여러 테스트는 데이터가 랜덤 샘플링을 기반으로하는 것으로 가정합니다. 왜? 실험적 연구를하고 있는데, 외부 연구보다 내부 타당성을 훨씬 더 중요하게 생각합니다. 따라서 전체 모집단에 대한 가설을 추론하지 않기로 동의했기 때문에 샘플이 약간 편향되어있을 수 있습니다. 그룹화는 여전히 임의적입니다. 즉, 편의를 위해 샘플 참가자를 선택하지만 무작위로 다른 그룹에 …
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파라 메트릭 테스트에서 null을 거부하지 않으면 파라 메트릭이 아닌 대안도 동일합니까?
비모수 적 검정이 모수 적 대안에 비해 검정력이 낮다고 가정하는 경우, 모수 적 검정이 널을 거부하지 않는 경우 해당 모수가없는 대안도 널을 거부하지 않음을 의미합니까? 파라 메트릭 테스트의 가정이 충족되지 않고 테스트가 사용되는 경우 어떻게이 변경이 가능합니까?
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Kurtosis에 의해 생성 된 이상치 처리
누군가가 Kurtosis에 대한 정보로 나를 도울 수 있는지 궁금합니다 (즉, 데이터를 줄이기 위해 데이터를 변환하는 방법이 있습니까?) 많은 수의 사례와 변수가있는 설문지 데이터 세트가 있습니다. 내 변수 중 일부에 대해 데이터는 많은 참가자가 변수에 대해 정확히 동일한 점수를 주었다는 사실에서 파생 된 상당히 높은 첨도 값 (즉, 렙 토쿠 르틱 …
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