Вопросы с тегом «sample-size»

Этот тег очень неоднозначен. Используйте его, когда речь идет о размере выборки, и НИЧЕГО из следующего не подходит: [small-sample], [large-data], [power-analysis], [power], [underdetermined] или [unbalanced-classes].

4
Насколько большой должна быть выборка для данной методики и параметров оценки?
Существует ли эмпирическое правило или вообще какой-либо способ сказать, насколько большой должна быть выборка, чтобы оценить модель с заданным количеством параметров? Так, например, если я хочу оценить регрессию наименьших квадратов с 5 параметрами, насколько большой должна быть выборка? Имеет ли значение метод оценки, который вы используете (например, максимальное правдоподобие, метод …

1
Почему большой выбор K понижает мою оценку перекрестной проверки?
Играя с набором данных Boston Housing Dat и RandomForestRegressor(с параметрами по умолчанию) в scikit-learn, я заметил кое-что странное: средний балл перекрестной проверки уменьшился, когда я увеличил число сгибов выше 10. Моя стратегия перекрестной проверки была следующей: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... где num_cvsбыл изменен. …

1
Подходит ли начальная загрузка для этих непрерывных данных?
Я полный новичок :) Я делаю исследование с размером выборки 10 000 человек из примерно 745 000 человек. Каждый образец представляет «процентное сходство». Подавляющее большинство выборок составляет около 97% -98%, но некоторые составляют от 60% до 90%, то есть распределение сильно искажено. Около 0,6% результатов составляют 0%, но они будут …

4
Что означает, что исследование перегружено?
Что означает, что исследование перегружено? У меня сложилось впечатление, что это означает, что ваши размеры выборки настолько велики, что вы можете обнаружить мельчайшие размеры эффекта. Эти величины эффекта, возможно, настолько малы, что они более вероятны в результате незначительных отклонений в процессе выборки, чем (не обязательно прямой) причинной связи между переменными. …

1
Размер выборки, необходимый для определения, какой из набора рекламных объявлений имеет самый высокий рейтинг кликов.
По профессии я дизайнер программного обеспечения и работаю над проектом для клиента, и я хотел бы убедиться, что мой анализ является статистически обоснованным. Подумайте над следующим: у нас есть n рекламных объявлений (n <10), и мы просто хотим знать, какое объявление работает лучше всего. Наш рекламный сервер будет случайным образом …

4
Расчет размера выборки для одномерной логистической регрессии
Как рассчитать размер выборки, необходимый для исследования, в котором когорта субъектов будет иметь одну непрерывную переменную, измеренную во время операции, а затем через два года они будут классифицированы как функциональный результат или результат с нарушением. Мы хотели бы посмотреть, могло ли это измерение предсказать плохой результат. В какой-то момент мы …

1
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …
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 

1
SurveyMonkey игнорирует тот факт, что вы получаете неслучайный образец?
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 …

2
Является ли взвешивание, основанное на точности (т.е. обратная дисперсия), неотъемлемой частью мета-анализа?
Является ли основанное на точности взвешивание центральным для мета-анализа? Боренштейн и соавт. (2009) пишут, что для мета-анализа все, что необходимо, это то, что: Исследования сообщают о точечной оценке, которая может быть выражена одним числом. Дисперсия может быть вычислена для этой точечной оценки. Мне не сразу понятно, почему (2) строго необходимо. …

2
Как выбрать размеры набора для обучения, перекрестной проверки и тестирования для данных небольшого размера?
Предположим, у меня небольшой размер выборки, например, N = 100, и два класса. Как выбрать размеры обучения, перекрестной проверки и тестового набора для машинного обучения? Я бы интуитивно выбрал Размер тренировочного набора 50 Размер набора для перекрестной проверки 25, и Размер теста как 25. Но, вероятно, это имеет более или …

2
Имеет ли смысл рассчитывать доверительные интервалы и проверять гипотезы, когда доступны данные по всей совокупности?
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?

3
Анализ мощности для биномиальных данных, когда нулевая гипотеза состоит в том, что
Я хотел бы провести анализ мощности для одной выборки из биномиальных данных, с , по сравнению с , где - это доля успехов в популяции. Если , я мог бы использовать либо нормальное приближение к биномиальному, либо -test, но при оба эти значения не пройдены. Я хотел бы знать, есть …

1
Почему Anova () и drop1 () предоставили разные ответы для GLMM?
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

1
Альтернативный воронкообразный график, без использования стандартной ошибки (SE)
Перед отправкой моего метаанализа я хочу создать воронкообразный график для проверки на неоднородность и смещение публикаций. У меня есть объединенный размер эффекта и размеры эффекта от каждого исследования, которые принимают значения от -1 до +1. У меня есть размеры выборки n1, n2 для пациентов и контроля из каждого исследования. Поскольку …

2
Минимальный размер выборки на кластер в модели случайных эффектов
Существует ли рациональное число наблюдений на кластер в модели случайных эффектов? У меня размер выборки 1500 с 700 кластерами, смоделированными как обменный случайный эффект. У меня есть возможность объединить кластеры, чтобы построить меньше, но больше кластеров. Интересно, как я могу выбрать минимальный размер выборки для кластера, чтобы получить значимые результаты …

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.