Perguntas com a marcação «sample»

Uma amostra é um subconjunto de uma população. As estatísticas, em geral, preocupam-se em usar amostras para fazer inferência sobre os parâmetros que governam uma população maior (possivelmente infinita).

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Localizando amostras de dados disponíveis gratuitamente
Eu tenho trabalhado em um novo método para analisar e analisar conjuntos de dados para identificar e isolar subgrupos de uma população sem conhecer as características de nenhum subgrupo. Embora o método funcione bem o suficiente com amostras de dados artificiais (ou seja, conjuntos de dados criados especificamente com o …


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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 


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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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Amostra grande assintótica / teoria - Por que se preocupar?
Espero que essa pergunta não seja marcada como "geral demais" e espero que comece uma discussão que beneficie a todos. Nas estatísticas, gastamos muito tempo aprendendo grandes teorias de amostra. Estamos profundamente interessados ​​em avaliar as propriedades assintóticas de nossos estimadores, incluindo se são assintoticamente imparciais, assintoticamente eficientes, sua distribuição …

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LARS vs descida coordenada para o laço
Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …



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