Perguntas com a marcação «degrees-of-freedom»

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes diferem entre PROC MIXEDe …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Eu sei que a distribuição da variação de amostra É do fato de que pode ser expressa na forma de matriz, (onde A: simétrico), e pode ser novamente expressa em: (onde Q: ortonormal, D: matriz diagonal). ∑(Xi−X¯)2σ2∼χ2(n−1)∑(Xi−X¯)2σ2∼χ(n−1)2 \sum\frac{(X_i-\bar{X})^2}{\sigma^2}\sim \chi^2_{(n-1)} ∑(Xi−X¯)2n−1∼σ2n−1χ2(n−1)∑(Xi−X¯)2n−1∼σ2n−1χ(n−1)2 \sum\frac{(X_i-\bar{X})^2}{n-1}\sim \frac{\sigma^2}{n-1}\chi^2_{(n-1)} (X−X¯)2(X−X¯)2(X-\bar{X})^2xAx′xAx′xAx'x′QDQ′xx′QDQ′xx'QDQ'x Que tal , dada a suposição ? …

12 regression  mathematical-statistics  degrees-of-freedom  sums-of-squares 

Os graus de liberdade na minha tabela F não aumentam o suficiente para a minha grande amostra. Por exemplo, se eu tenho um F com 5 e 6744 graus de liberdade, como encontro o valor crítico de 5% para uma ANOVA? E se eu estivesse fazendo um teste do qui-quadrado …

11 chi-squared  degrees-of-freedom  f-distribution  tables 

Estou analisando os resultados de um experimento de tempo de reação em R. Executei uma ANOVA de medidas repetidas (1 fator dentro do sujeito com 2 níveis e 1 fator entre sujeitos com 2 níveis). Eu executei um modelo misto linear semelhante e queria resumir os resultados anteriores na forma …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Estou confuso quanto à fórmula correta para graus aproximados de liberdade para usar no teste t de Welch. A fórmula de Satterthwaite (1946) é a fórmula mais citada, mas Welch deu uma alternativa em 1947. Não sei ao certo qual é preferível (ou usado pela maioria dos softwares estatísticos). Fórmula …

10 hypothesis-testing  t-test  degrees-of-freedom 

Estou lidando agora com muitas distribuições, por exemplo, , t , χ 2 .FFFtttχ2χ2\chi^2 Fiquei me perguntando por que esses graus de liberdade significam distribuições como a distribuição ?F( m , n )F(m,n)F(m,n)

10 distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Estou acostumado a conhecer "graus de liberdade" como , onde você tem o modelo linear \ mathbf {y} = \ mathbf {X} \ boldsymbol {\ beta} + \ boldsymbol {\ epsilon} com \ mathbf {y } \ in \ mathbb {R} ^ n , \ mathbf {X} \ em M_ …

9 t-test  degrees-of-freedom 

Oi eu estou lutando para entender Ref.df na tela de saída em R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * O que significa e é necessário incluir esse termo para apresentar os resultados do GAM em …

9 model  gam  degrees-of-freedom 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Aqui estão os dados: > tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11, 13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9), Brand = rep(LETTERS[1:4], 4), Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4)))) > tires Wear Brand Car 1 17 A I 2 14 B I 3 12 …

9 r  anova  dataset  degrees-of-freedom 

Estou enfrentando algumas dúvidas ao entender como os graus de liberdade são considerados nas distribuições. Em particular, vamos nos referir à variável Student, ou seja,ttt t =x -x¯s^=x -x¯∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√(1)(1)t=x−x¯s^=x−x¯∑(xi−x¯)2N−1t=\frac{x-\bar{x}}{\hat{s}}=\frac{x-\bar{x}}{\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}}}\tag{1} Onde é uma variável gaussiana, é o valor médio, é o desvio padrão obtido dos dados.xxxx¯x¯\bar{x}s^=∑ (xEu-x¯)2N- 1-------√s^=∑(xi−x¯)2N−1\hat{s}=\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar{x})^2}{N-1}} A …

7 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution  constraint