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두 배당률의 차이에 대한 통계 테스트에 대한 인용?
@gung 의 코멘트 에서 나는 그들이 (약 25 %) 약간 겹칠 수 있으며 여전히 5 % 수준에서 중요하다고 생각합니다. 95 % CI는 개별 OR에 대한 것이지만 2 개의 OR에 대한 테스트는 그 차이에 관한 것입니다. 그러나 겹치지 않으면 확실히 크게 다르며 95 % CI가 다른 OR 포인트 추정치와 겹치면 확실히 …
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지수 분포의 ML 추정 (검열 된 데이터 포함)
Survival Analysis에서는 rv 의 생존 시간 이 기하 급수적으로 분포 된 것으로 가정합니다 . 이제 i_1 rv의 의 "결과" 가 있다고 생각 합니다. 이러한 결과의 일부만이 실제로 "완전히 실현"됩니다. 즉, 나머지 관측치는 여전히 "살아 있습니다".엑스나는XiX_i엑스1, ... ,엑스엔x1,…,xnx_1,\dots,x_n엑스나는XiX_i 분포 의 속도 모수 에 대해 ML 추정을 수행 하려면 실현되지 않은 관측 …
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식별에서 추정까지
저는 현재 인과 관계에 관한 Pearl의 작품 (Pearl, 2009, 2nd edition)을 읽고 있으며 비모수 적 모델 식별과 실제 추정 사이의 연결을 설정하기 위해 노력하고 있습니다. 불행히도 Pearl 자신은이 주제에 대해 매우 침묵합니다. 예를 들어, 인과 적 경로 와 모든 변수 , 및 영향을 미치는 혼란을 가진 간단한 모델을 염두에두고 있습니다. …
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포아송 회귀 분석을 사용하여 이진 데이터에서 조정 된 위험 비율 추정
로지스틱 회귀를 사용하여 조정 된 승산 비를 추정하는 방법과 유사한 조정 된 위험률을 추정하는 데 관심이 있습니다. 일부 문헌 (예 : this )은 Huber-White 표준 오류와 함께 포아송 회귀 분석을 사용하는 것이 모델 기반 방법임을 나타냅니다. 연속 공변량을 조정하는 것이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 문헌을 찾지 못했습니다. 다음의 간단한 시뮬레이션은이 …
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이항 분포의 두 표본이 동일한 p를 따르는 지 테스트
내가했다고 가정 해보십시오. n1n1n_1성공률 알 수없는 독립적 인 시도로 성공을 관찰 .p1p1p_1k1k1k_1 n2n2n_2성공률이 인 독립 시험에서 성공을 관찰 .p2p2p_2k2k2k_2 , 만약 현재 여전히 알려지지 확률 관찰 소정위한 (또는 그 반대가 반대)에 비례하는 것이다 이므로 p_1 \ neq p_2에 대해 검정 하려면 관측치의 해당 분포에 대한 Quantile 만 확인하면됩니다.p1=p2=:pp1=p2=:pp_1 = p_2 …
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통계 생태에 관한 책?
나는이 질문이 전에 요구되었다는 것을 알고있다 : 생태학 연구를위한 참고서 지만 내가 찾고있는 것은 아니다. 내가 찾고있는 것은 누군가 통계 생태학에 대한 좋은 책 (또는 표준 참조)을 추천 할 수 있는지입니다. 나는 통계에 대해 아주 잘 알고 있기 때문에이 책은 어느 수준 에나있을 수있다. 나는이 책을 사용하여 생태학에 통계를 적용하는 …
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실험의 (최적의) 통계 설계를위한 좋고 유용하며 특징적인 실험
대안적인 유효한 설계 전략보다 실험 설계가 적용될 수있는 현상이 더 많습니다. 실험을 올바르게 설계하는 방법에는 여러 가지가 있지만 사실입니다. 최적의 실험 설계 유형에 대한 가치와 뉘앙스를 실제로 보여주는 가장 좋은 "문제"는 무엇입니까? (A, D, E, C, V, phi, ....) 당신은 책, 링크, 기사, 참고 문헌, 또는 적어도 좋은 경험 중심의 …
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현대 확률 이론에 정통한 사람에 대한 자주 통계 참조
분석과 현대 확률 이론의 엄격한 배경에서 비롯된 베이지안 통계는 간단하고 이해하기 쉬우 며 잦은 통계는 매우 혼란스럽고 직관적이지 않습니다. 동기 부여 나 신중하게 정의되지 않은 "비밀 사전"을 제외하고는 빈번한 사람들이 실제로 베이지안 통계를 수행하는 것 같습니다. 다른 한편으로, 두 관점을 모두 이해하는 많은 위대한 통계 학자들이 빈번한 관점에 귀속되므로, 내가 …
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혼합 모델을위한 파라 메트릭, 세미 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩
이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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2 X 3 테이블에서 다중 사후 카이-제곱 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?
내 데이터 세트는 해안, 미드 채널 및 해양의 세 가지 사이트 유형에서 유기체의 총 사망률 또는 생존율로 구성됩니다. 아래 표의 숫자는 사이트 수를 나타냅니다. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 100 % 사망률이 발생한 사이트 수가 사이트 유형에 따라 중요한지 알고 싶습니다. 2 …
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통계학자를위한 수치 최적화에 대한 참조
통계학자를 대상으로 한 수치 최적화 기술에 대한 견고한 참조 (또는 참조)를 찾고 있습니다. 즉, 이러한 방법을 일부 표준 추론 문제 (예 : 공통 모델의 MAP / MLE)에 적용합니다. 경사 하강 (직선 및 확률 론적), EM 및 스핀 오프 / 일반화, 시뮬레이션 어닐링 등 구현에 대한 실용적인 메모가 있기를 바랍니다 (종종 …
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데이터에 대한 ROC 곡선 계산
그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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