Perguntas com a marcação «sample-size»

Essa tag é muito ambígua. Use-a quando a pergunta for sobre o tamanho da amostra e NENHUMA das seguintes opções for mais apropriada: [amostra pequena], [dados grandes], [análise de potência], [potência], [indeterminada] ou [classes desbalanceadas].

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Por que a distribuição amostral de variância é uma distribuição qui-quadrado?
A declaração A distribuição amostral da variância amostral é uma distribuição qui-quadrado com grau de liberdade igual a , onde n é o tamanho da amostra (dado que a variável aleatória de interesse é normalmente distribuída).n−1n−1n-1nnn Fonte Minha intuição Faz um sentido intuitivo para mim 1) porque um teste do …

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Mostrando que 100 medidas para 5 sujeitos fornecem muito menos informações do que 5 medidas para 100 sujeitos
Em uma conferência, ouvi a seguinte declaração: 100 medições para 5 sujeitos fornecem muito menos informações do que 5 medições para 100 sujeitos. É meio óbvio que isso é verdade, mas eu queria saber como alguém poderia provar isso matematicamente ... Eu acho que um modelo misto linear poderia ser …

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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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Bootstrap: a questão do overfitting
Suponha que se execute a chamada inicialização não-paramétrica, desenhando BBB amostras de tamanho nnn cada uma das nnn observações originais com substituição. Eu acredito que este procedimento é equivalente a estimar a função de distribuição cumulativa pelo cdf empírico: http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function e, em seguida, obtendo as amostras de autoinicialização simulando nnn …



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