Perguntas com a marcação «references»

Em um comentário aqui , @gung escreveu, Acredito que eles possam se sobrepor um pouco (talvez ~ 25%) e ainda serem significativos no nível de 5%. Lembre-se de que o IC 95% que você vê é para o OR individual, mas o teste de 2 ORs é sobre a diferença …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

Na Análise de Sobrevivência, você assume que o tempo de sobrevivência de um rv seja distribuído exponencialmente. Considerando agora que eu tenho "resultados" do do iid rv . Apenas uma parte desses resultados é de fato "plenamente realizada", ou seja, as demais observações ainda estão "vivas".x 1 , … , …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

Atualmente, estou lendo a peça de Pearl (Pearl, 2009, 2ª edição) sobre causalidade e luta para estabelecer o elo entre a identificação não paramétrica de um modelo e a estimativa real. Infelizmente, o próprio Pearl não fala nada sobre esse assunto. Para dar um exemplo, tenho um modelo simples em …

9 estimation  references  causality 

Estou interessado em estimar uma taxa de risco ajustada, análoga a como se estima uma taxa de chances ajustada usando regressão logística. Alguma literatura (por exemplo, isso ) indica que o uso da regressão de Poisson com erros padrão de Huber-White é uma maneira baseada em modelo para fazer isso …

9 r  references  biostatistics  poisson-regression  relative-risk 

Suponha que eu fiz: ensaios independentes com uma taxa de sucesso desconhecida p 1 e observadossucessos k 1 .n1n1n_1p1p1p_1k1k1k_1 ensaios independentes com uma taxa de sucesso desconhecida p 2 e observadossucessos de k 2 .n2n2n_2p2p2p_2k2k2k_2 Se agora mas ainda desconhecido, a probabilidade p ( k 2 ) de observar k …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

Sei que essa pergunta foi feita antes: livro de referência para estudos ecológicos, mas não é o que estou procurando. O que estou procurando é se alguém poderia recomendar um bom livro (ou uma referência canônica) sobre ecologia estatística? Eu tenho um entendimento muito bom das estatísticas, então o livro …

9 self-study  references  ecology 

Há mais fenômenos aos quais o design experimental pode ser aplicado do que estratégias alternativas válidas de design. Isso deve ser verdade, embora haja muitas maneiras de projetar adequadamente um experimento. Quais são os melhores "problemas" que realmente demonstram o valor e as nuances dos diferentes tipos de projeto ideal …

9 experiment-design  references  optimal 

Gostaria de entender esse tópico, mas aprender com os white papers e tutoriais é difícil, porque existem muitas lacunas que geralmente são preenchidas em livros didáticos. Se for importante, tenho um histórico matemático relativamente forte, como fiz meu Ph.D. em matemática aplicada (CFD para ser mais preciso).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

O que seria um bom livro para estatísticas não paramétricas. Não apenas a introdução, mas o nível avançado. Também estou procurando algo que eu possa usar para aprender e não para referência. Em particular, estou procurando um livro que possa conter conceitos básicos por trás de métodos não paramétricos, inferência …

9 nonparametric  references  kolmogorov-smirnov 

Quais são alguns dos melhores livros para estudar i) variabilidade de variáveis ​​univariadas e multivariadas (dados reais, contados) em um domínio espacial. ii) amostragem de uma variável univariada ou multivariada com base em sua distribuição entre locais espaciais. (Amostra espacial em resumo)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

Vindo de uma formação rigorosa na análise e na teoria moderna das probabilidades, considero as estatísticas bayesianas diretas e fáceis de entender, e as estatísticas freqüentistas incrivelmente confusas e pouco intuitivas. Parece que os freqüentadores estão realmente fazendo estatísticas bayesianas, exceto com "antecedentes secretos" que não são bem motivados ou …

9 references  frequentist  intuition 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

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 

Vamos apontar alguns em nível introdutório, alguns artigos e alguns livros didáticos. Aplicado é mais útil, incluindo o código R é ótimo. Obrigado!

9 sampling  references  survey-weights  survey-sampling 

Meu conjunto de dados é composto pela mortalidade total ou pela sobrevivência de um organismo em três tipos de locais, costeiros, canais intermediários e offshore. Os números na tabela abaixo representam o número de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Gostaria de …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Estou procurando uma referência sólida (ou referências) sobre técnicas de otimização numérica destinadas a estatísticos, ou seja, aplicaria esses métodos a alguns problemas inferenciais padrão (por exemplo, MAP / MLE em modelos comuns). Coisas como descida de gradiente (reta e estocástica), EM e seus spinoffs / generalizações, recozimento simulado, etc. …

9 estimation  references  optimization