Perguntas com a marcação «confidence-interval»

Um intervalo de confiança é um intervalo que cobre um parâmetro desconhecido com (1−α)%confiança. Intervalos de confiança são um conceito freqüentista. Eles são frequentemente confundidos com intervalos credíveis, que são o análogo bayesiano.

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Intervalo de confiança para variação dada uma observação
Este é um problema da "7ª Olimpíada de Estudantes de Kolmogorov na Teoria da Probabilidade": Dada uma observação de uma distribuição com ambos os parâmetros desconhecidos, forneça um intervalo de confiança para com um nível de confiança de pelo menos 99%.XXXNormal(μ,σ2)Normal⁡(μ,σ2)\operatorname{Normal}(\mu,\sigma^2)σ2σ2\sigma^2 Parece-me que isso deveria ser impossível. Eu tenho a …
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
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 
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Intervalo de confiança do RMSE
Tirei uma amostra de nnn pontos de dados de uma população. Cada um desses pontos tem um valor verdadeiro (conhecido da verdade do terreno) e um valor estimado. Em seguida, calculo o erro para cada ponto amostrado e, em seguida, calculo o RMSE da amostra. Como deduzir então algum tipo …
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Como combinar intervalos de confiança para um componente de variação de um modelo de efeitos mistos ao usar imputação múltipla
A lógica da imputação múltipla (MI) é imputar os valores ausentes não uma vez, mas várias (normalmente M = 5) vezes, resultando em M conjuntos de dados concluídos. Os conjuntos de dados completos M são então analisados ​​com métodos de dados completos nos quais as estimativas M e seus erros …
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Traçando intervalos de confiança para as probabilidades previstas a partir de uma regressão logística
Ok, eu tenho uma regressão logística e usei a predict()função para desenvolver uma curva de probabilidade com base em minhas estimativas. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Isso é …
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