Perguntas com a marcação «standard-error»

Refere-se ao desvio padrão da distribuição amostral de uma estatística calculada a partir de uma amostra. Erros padrão são frequentemente necessários ao formar intervalos de confiança ou testar hipóteses sobre a população da qual a estatística foi amostrada.

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Erro padrão da mediana
A fórmula a seguir está correta se eu quiser medir o erro padrão da mediana no caso de uma amostra pequena com distribuição não normal (estou usando python)? sigma=np.std(data) n=len(data) sigma_median=1.253*sigma/np.sqrt(n)
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Por que esse trecho diz que a estimativa imparcial do desvio padrão geralmente não é relevante?
Eu estava lendo sobre o cálculo da estimativa imparcial do desvio padrão e a fonte que li declarada (...) exceto em algumas situações importantes, a tarefa tem pouca relevância para aplicações de estatística, uma vez que sua necessidade é evitada por procedimentos padrão, como o uso de testes de significância …
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Erro padrão de uma contagem
Eu tenho um conjunto de dados de casos de incidentes por temporada de uma doença rara. Por exemplo, digamos que houve 180 casos na primavera, 90 no verão, 45 no outono e 210 no inverno. Estou lutando para saber se é apropriado anexar erros padrão a esses números. Os objetivos …
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Por que dizemos "erro padrão residual"?
Um erro padrão estimado é o desvio padrão σ ( θ ) de um estimador θ para um parâmetro θ .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Por que o desvio padrão estimado dos resíduos é chamado de "erro padrão residual" (por exemplo, na saída da summary.lmfunção de R ) e não "desvio padrão residual"? …
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Por que o erro padrão da interceptação aumenta quanto mais
O erro padrão da intercepção termo ( β 0 ) em Y = β 1 x + β 0 + ε é dado por S E ( β 0 ) 2 = σ 2 [ 1β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 = \sigma^2\left[\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}\right] ondex¯x¯\bar{x}é a média doxixix_i's. Pelo que eu entendo, o SE quantifica o …
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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Método geral para derivar o erro padrão
Não consigo encontrar um método geral para derivar erros padrão em qualquer lugar. Eu olhei no google, neste site e até em livros de texto, mas tudo o que posso encontrar é a fórmula para erros padrão para a média, variação, proporção, razão de risco, etc ... e não como …
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