Статистические модели шпаргалки

44

Мне было интересно, есть ли статистическая модель "шпаргалка", которая перечисляет любую или более информацию:

когда использовать модель
когда не использовать модель
обязательные и дополнительные входы
ожидаемые результаты
Была ли модель протестирована в различных областях (политика, био, инженерия, производство и т. д.)?
это принято на практике или в исследованиях?
ожидаемое отклонение / точность / точность
предостережений
масштабируемость
устаревшая модель, избегайте или не используйте
так далее ..

Ранее я видел иерархии на разных сайтах, а также несколько упрощенных шпаргалок в разных учебниках; Тем не менее, было бы неплохо, если бы была более крупная модель, охватывающая различные типы моделей, основанных на различных типах анализа и теорий.

references modeling

— dassouki
источник

3

+1, однако, я смешан об этом. Часто кажется, что они существуют, так что кто-то может не знать много о рассматриваемых анализах, но все же пролистать список, найти имя, которое соответствует их условиям, а затем выполнить процедуры. Короче говоря, я боюсь, что они приводят к данным «кулинарной книги». Кроме того, я подозреваю, что они подтверждают идею о том, что это отдельные тесты без основополагающей непрерывности, и что тест (значение p) - это все, что важно. То есть, они помогают укрепить заблуждения и концептуальные предубеждения в отношении статистики. Тем не менее, они действительно имеют некоторую ценность ...

— бандитский - Восстановить Монику

1

Я не опровергаю это, но я хочу усилить предупреждение @ gung. Любой такой список будет полностью вводить в заблуждение, если только некоторые из разделов не содержат несколько страниц по одной методике (предупреждения, когда использовать, когда не использовать и т. Д.), И я могу предсказать, что несколько предлагаемых разделов неизбежно будут вводить в заблуждение (ожидаемое изменение / точность / аккуратность, была ли она "проверена" в разных областях и т. д.). Этот общий список станет шагом назад для науки. ЭТО МОЖЕТ быть полезно иметь список устаревших методов (с перечисленными заменами), но ...

— Уэйн

20

Ранее я обнаружил в UCLA «Какой статистический анализ мне следует использовать?» чтобы быть полезным: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/whatstat/default.htm

Также приводятся примеры того, как выполнять анализ в SAS, Stata и SPSS - хотя не в R!

— Thylacoleo
источник

1

Простая справка через список рассылки rseek.org или r-help поможет вам разобраться с большинством (всеми?) Методов в R (какой программный пакет я бы посоветовал любому). Хорошая ссылка.

— Роман Луштрик

1

R примеры были добавлены на сайт!

— Drew75

2

эта страница, кажется, переместилась на stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/whatstat (по состоянию на 2017-09-20)

— Andre Holzner,

21

Вы имеете в виду дерево решений статистического анализа? ( поиск в Google ), вот так (только с расширениями): _{(источник:}_{processma.com}₎

?

Кстати, обратите внимание, что диаграмма неверна в том смысле, что тесты, которые она предлагает для медианы, предназначены не для медианы, а для ранга ... (это было бы для медианы, если распределение симметрично)

— Tal Galili
источник

2

Нечто похожее на это, но содержит больше информации, а не только название теста. У нас есть некоторые из этих диаграмм в городском и транспортном моделировании. Они покажут большую таблицу, в которой указаны тесты для каждого типа проблемы. Они также перечисляют предупреждения, ожидаемое время / продолжительность, входные и выходные данные и т. Д.

— dassouki

9

Чтение «Использование многомерной статистики (4-е издание) Барбара Дж. Табачник» Я нашел эти деревья решений на основе основного вопроса исследования. Я думаю, что они весьма полезны. По этой ссылке вы найдете выдержку из книги http://www.psychwiki.com/images/d/d8/TF2.pdf, см. Стр. 29–31.

— tosonb1
источник

Я предполагаю, что у вас есть книга, о которой говорится в главе 17 (на нее есть ссылка в предоставленном вами документе)

— dassouki,

Глава 17 охватывает: 17 Обзор линейности GLM 17.1 и двумерной статистики GLM 17.2 и обзор 17.2.1 двумерной формы 17.2.2 простая многовариантная форма 17.2.3 полная многовариантная форма 17.3 Альтернативные стратегии исследования Я надеюсь, что это может помочь С уважением

— tosonb1

ссылка мертва (ошибка 404)

— Мехрад Махмудян

8

Вот страница коллекции: http://sasdataguru.blogspot.com/2011/05/online-statistics-cheat-sheet.html

— Джейсон
источник