Вопросы с тегом «confidence-interval»

У меня есть следующий вопрос для курса, над которым я работаю: Проведите исследование методом Монте-Карло, чтобы оценить вероятности охвата стандартного нормального доверительного интервала начальной загрузки и базового доверительного интервала начальной загрузки. Выборка из нормальной популяции и проверка эмпирических показателей охвата для выборки среднего. Вероятности покрытия для стандартного нормального загрузочного CI …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

Допустим, мы неоднократно подбрасываем справедливую монету, и мы знаем, что количество голов и хвостов должно быть примерно одинаковым. Когда мы видим результат, например, 10 голов и 10 хвостов на общую сумму 20 бросков, мы верим в результаты и склонны считать, что монета справедлива. Хорошо, когда вы видите результат, например, 10000 …

11 confidence-interval  binomial 

Существует ли численно устойчивый способ расчета значений бета-распределения для большого целого числа альфа, бета (например, альфа, бета> 1000000)? На самом деле, мне нужен только 99% доверительный интервал для режима, если это как-то облегчает проблему. Добавить : Извините, мой вопрос был не так четко сформулирован, как я думал. Я хочу сделать …

11 confidence-interval  algorithms  beta-distribution 

В различных источниках (см., Например, здесь ) приведена следующая формула для доверительного интервала для медианы (особенно с целью нанесения надрезов на графиках типа «коробка и усы»): 95% CImedian=Median±1.57×IQRN−−√95% CImedian=Median±1.57×IQRN 95\%\ CI_{\rm median} = {\rm Median} \pm \frac{1.57\times IQR}{\sqrt{N}} Магическая постоянная сводит меня с ума, я не могу понять, как она …

11 confidence-interval  median  boxplot  interquartile 

Столкнувшись с этим обсуждением, я поднимаю вопрос о конвенциях с обратным преобразованием доверительных интервалов. В соответствии с этой статьей номинальное покрытие обратного преобразования КИ для среднего значения логнормальной случайной величины составляет: UCL(X)=exp(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) UCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ UCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}+z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) LCL(X)=exp(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) LCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ LCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}-z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) / а не наивный /exp((Y)+zvar(Y)−−−−−−√)exp⁡((Y)+zvar(Y))\exp((Y)+z\sqrt{\text{var}(Y)}) Теперь, что такое такие КИ для …

11 confidence-interval  data-transformation  back-transformation 

SurveyMonkey имеет шаги и диаграмму, чтобы вы могли определить, какой размер выборки вам нужен для данного диапазона погрешности или доверительного интервала, исходя из размера вашей популяции. Размер выборки SurveyMonkey Эта диаграмма просто игнорирует тот факт, что вы не получите случайную выборку, поскольку вы получаете только людей, которые потрудились ответить на …

11 confidence-interval  sample-size  survey  sample 

В статье в Википедии о Credible Interval говорится: Для случая одного параметра и данных, которые могут быть сведены в одну достаточную статистику, можно показать, что вероятный интервал и доверительный интервал совпадут, если неизвестный параметр является параметром местоположения (т.е. функция прямой вероятности имеет вид Pr (x | μ) = f (x …

11 confidence-interval  credible-interval 

У меня есть набор систем, в которых накапливается неопределенность. Они не всегда чисто аддитивные - иногда они есть, иногда нет. У меня был некоторый успех в использовании фан-диаграмм, гистограмм с доверительными интервалами и коробочных диаграмм для передачи отдельных предметов. Но как я могу показать, как неопределенности накапливаются и объединяются, и …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

Я хочу сравнить 2 типовых средства для 1-минутного возврата. Я предполагаю, что они распределены по Лапласу (уже проверены), и я разделил результаты на 2 группы. Как я могу проверить, значительно ли они отличаются? Я думаю, что не могу относиться к ним как к нормальному распределению, потому что, хотя они имеют …

10 r  confidence-interval  laplace-distribution 

Я сделал начальную загрузку со смешанной моделью (несколько переменных с взаимодействием и одна случайная величина). Я получил этот результат (только частичный): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

Справочная информация. В настоящее время моя организация сравнивает свои статистические данные о разнообразии рабочей силы (например,% инвалидов,% женщин,% ветеранов) с общей доступностью рабочей силы для этих групп на основе обследования американского сообщества (проект обследования Бюро переписи населения США). Это неточный ориентир, потому что у нас очень специфический набор рабочих мест, …

10 confidence-interval  sampling  data-transformation  diversity 

Имеет ли смысл рассчитывать доверительные интервалы и проверять гипотезы, когда доступны данные по всей совокупности? На мой взгляд, ответ - нет, поскольку мы можем точно рассчитать истинные значения параметров. Но тогда, какова максимальная доля данных от первоначального населения, которая позволяет нам использовать вышеупомянутые методы?

10 hypothesis-testing  confidence-interval  sample-size  large-data  population 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Меня смущает понятие доверительного интервала. В частности, предположим, что существует гауссовская переменная X∼N(μ,σ)X∼N(μ,σ)X \sim N(\mu, \sigma) с известным σσ\sigma , и меня интересует нижняя граница μLμL\mu_L среднего значения с уровнем достоверности 95%95%95\% . Я проведу эксперимент 555 раз и буду наблюдать X1X1X_1 , X2X2X_2 , X3X3X_3 , X4X4X_4 , X5X5X_5 …

10 confidence-interval