Perguntas com a marcação «proportion»

Uma proporção é a fração de algum total de um tipo específico, (i) como uma contagem de um tipo de coisa da contagem total ou (ii) como um componente de uma variável contínua.

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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …
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Teste AB versus teste da hipótese nula
Estou tentando entender a diferença entre testar a hipótese nula (ou seja, testar se a probabilidade de um "objetivo" é a mesma em 2 populações diferentes, semelhante ao prop.test em R) um teste A / B usando uma fórmula bayesiana, como descrito aqui: http://www.evanmiller.org/bayesian-ab-testing.html Existe alguma diferença? É preferível? O …
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Existe uma referência que legitima o uso do teste z não agrupado para comparar duas proporções?
O teste z para comparar duas proporções é z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)√z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)\newcommand{\p}{\hat{p}}\newcommand{\v}{\mathrm{Var}} z=\frac{\p_1-\p_2}{\sqrt{\v(\p_1-\p_2)}} . Geralmente é definido que Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),\v(\p_1-\p_2)=\p(1-\hat{p})(1/n_1+1/n_2), Onde p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.\p=\frac{n_1 \p_1+n_2 \p_2}{n_1+n_2}. Existe alguma referência escrita que me legitima a usar a variação não agrupada, ou seja, Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?\v(\p_1-\p_2)=\frac{\p_1(1-\p_1)}{n_1}+\frac{\p_2(1-\p_2)}{n_2}?
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Por que a codificação do tratamento resulta em uma correlação entre inclinação aleatória e interceptação?
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + …
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