Вопросы с тегом «confidence-interval»

Доверительный интервал - это интервал, который охватывает неизвестный параметр с достоверностью. Доверительные интервалы - это частое понятие. Их часто путают с достоверными интервалами, что является байесовским аналогом. (1α)%

1
Асимптотическая нормальность статистики порядка распределений с тяжелыми хвостами
Предыстория: у меня есть пример, который я хочу смоделировать с дистрибутивом с тяжелыми хвостами. У меня есть некоторые крайние значения, такие, что разброс наблюдений относительно велик. Моя идея состояла в том, чтобы смоделировать это с помощью обобщенного распределения Парето, и я это сделал. Теперь квантиль 0,975 моих эмпирических данных (около …

2
Цитирование для статистического теста на разницу между двумя коэффициентами шансов?
В комментарии здесь @gung написал: Я полагаю, что они могут немного перекрываться (возможно, ~ 25%) и все еще быть значительными на уровне 5%. Помните, что 95% -й доверительный интервал, который вы видите, предназначен для отдельного ИЛИ, но тест на 2 ИЛИ показывает разницу между ними. Однако, если они вообще не …

6
Какие хорошие примеры можно показать студентам бакалавриата?
Я собираюсь преподавать статистику в качестве помощника преподавателя во второй половине этого семестра студентам бакалавриата, ориентированным на CS. Большинство учеников, посещающих занятия, не имеют стимула изучать предмет и воспринимают его только по основным требованиям. Я хочу сделать предмет интересным и полезным, а не просто класс, который они учат, чтобы получить …

1
Является ли байесовская оценка с «плоским априором» такой же, как оценка максимального правдоподобия?
В филогенетике филогенетические деревья часто строятся с использованием MLE или байесовского анализа. Часто в байесовской оценке используется плоский априор. Насколько я понимаю, байесовская оценка - это оценка вероятности, которая включает в себя предварительную оценку. Мой вопрос: если вы используете фиксированную априорность, отличается ли она от простого анализа вероятности?

1
Использование начальной загрузки для получения выборочного распределения 1-го процентиля
У меня есть образец (размером 250) из популяции. Я не знаю распределение населения. Основной вопрос: я хочу получить точечную оценку 1- го процента населения, а затем я хочу 95% доверительный интервал вокруг моей точечной оценки. Моя точечная оценка будет выборкой 1- го процентиля. Я обозначаю это .xxx После этого я …

2
Может ли узкий доверительный интервал вокруг незначительного эффекта свидетельствовать об отсутствии?
Очевидно, ошибочно полагать, что отказ от отклонения нулевого значения подразумевает, что нулевое значение истинно. Но в случае , когда нуль не отвергается и соответствующий доверительный интервал (ДИ) узок и вокруг 0, делает это не дает доказательства для нуля? Я придерживаюсь двух соображений: да, на практике это послужит доказательством того, что …

1
Должен ли я сообщать достоверные интервалы вместо доверительных интервалов?
Наткнувшись на концепцию в учебнике по статистике, я попытался обдумать это и, наконец, пришел к выводу, который, по-видимому, соответствует всем объяснениям, которые я видел до сих пор: достоверный интервал - это то, что, по мнению статистиков, является достоверным интервал есть. Отступление для таких, как я из часа назад, которые не …

1
Можно ли использовать повторную выборку при начальной загрузке для вычисления доверительного интервала для дисперсии набора данных?
Я знаю, что если вы повторно отбираете данные из набора данных и каждый раз вычисляете среднее значение, эти средства будут следовать нормальному распределению (по CLT). Таким образом, вы можете рассчитать доверительный интервал по среднему значению набора данных, не делая никаких предположений о распределении вероятностей набора данных. Мне было интересно, если …

2
Расчет прогнозируемого интервала
У меня есть следующие данные, расположенные здесь . Я пытаюсь рассчитать 95% доверительный интервал для средней чистоты, когда процент углеводородов равен 1,0. В R я ввожу следующее. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Тем не менее, как я могу получить этот результат сам? Я …

3
Доверительные интервалы против размера выборки?
Я абсолютно новичок в статистике и области доверительных интервалов. Так что это может быть очень тривиально или даже звучать глупо. Я был бы признателен, если бы вы могли помочь мне понять или указать мне литературу / текст / блог, который объясняет это лучше. Я вижу на различных новостных сайтах, таких …

1
Как сравнить наблюдаемые и ожидаемые события?
Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

1
Проблемы с имитационным исследованием объяснения повторных экспериментов с 95% доверительным интервалом - где я ошибаюсь?
Я пытаюсь написать сценарий R для имитации повторяющихся экспериментов интерпретации 95% доверительного интервала. Я обнаружил, что он переоценивает долю случаев, когда истинная популяционная ценность доли содержится в 95% ДИ выборки. Не большая разница - около 96% против 95%, но это, тем не менее, меня заинтересовало. Моя функция берет выборку samp_nиз …

2
Как я могу оценить 95% доверительные интервалы, используя профилирование для параметров, оцениваемых путем максимизации логарифмической функции правдоподобия с использованием optim в R?
Как я могу оценить 95% доверительные интервалы, используя профилирование для параметров, оцениваемых путем максимизации логарифмической функции правдоподобия с использованием optim в R? Я знаю, что могу асимптотически оценить ковариационную матрицу, инвертировав гессиан , но я обеспокоен тем, что мои данные не соответствуют предположениям, необходимым для того, чтобы этот метод был …

2
Параметрический, полупараметрический и непараметрический бутстрап для смешанных моделей
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

3
Частые рассуждения и обусловленность наблюдений (пример из Wagenmakers et al.)
Я не специалист в области статистики, но я понимаю, что существует разногласие относительно того, является ли «частое» или «байесовское» толкование вероятности «правильным». От Wagenmakers et. Аль р. 183: Рассмотрим равномерное распределение со средним и шириной . Нарисуйте два значения случайным образом из этого распределения, пометьте наименьшее и наибольшее и проверьте, …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.