«contingency-tables» etiketlenmiş sorular

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

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 

Çalışmamda Fisher'ın kesin testinin çeşitli kullanımlarını gördüm ve verilerime ne kadar iyi uyduğunu merak ediyordum. Birkaç kaynağa baktığımda istatistiğin nasıl hesaplanacağını anladım, ancak varsayılan sıfır hipotezinin açık ve resmi bir açıklamasını hiç görmedim. Birisi beni varsayılan dağıtımın resmi bir açıklamasını açıklayabilir ya da yönlendirebilir mi? Acil durum tablosundaki değerler açısından …

11 hypothesis-testing  chi-squared  multinomial  contingency-tables  fishers-exact 

30 hastanın küçük bir veri kümesinden 2x2'lik bir tablo analiz ediyorum. Retrospektif olarak hangi tedavinin seçileceğine dair bir ipucu veren bazı değişkenleri bulmaya çalışıyoruz. Değişkenler (normal / garip) ve tedavi kararı (A / B) özellikle ilgi çekicidir ve bu nedenle veriler şöyle görünür: Gözl / Tr. Aralıknormalgaripbir12012B1351825530Gözl / Tr. AralıkbirBnormal121325garip055121830\begin{array} …

11 chi-squared  power  contingency-tables  fishers-exact 

Aşağıdaki veri kümesine sahip olduğumuzu varsayalım: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 Fisher kesin testini R'de yaparsam alternative = greater(veya daha az) ne anlama gelir ? Örneğin: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") Anladım p-value = 0.01588ve odds ratio = 3.943534. Ayrıca, durum tablosunun satırlarını şu şekilde çevirdiğimde: …

11 r  statistical-significance  contingency-tables  fishers-exact 

Aşağıda, Simpson paradoksunun varlığına dair 'resimle kanıt' olarak sunulan birçok görselleştirme ve muhtemelen terminoloji ile ilgili bir soru yer almaktadır. Simpson Paradoksu, nümerik örnekleri tanımlamak ve vermek için oldukça basit bir olgudur (bunun olmasının nedeni derin ve ilginçtir). Paradoks, marjinal ilişkinin her koşullu ilişkiden farklı bir yöne sahip olduğu 2x2x2 …

10 mathematical-statistics  data-visualization  causality  contingency-tables  simpsons-paradox 

2x2 ve Ix2 olasılık tablolarında lojistik regresyon kullanımını anlamaya çalışıyorum. Örneğin, bunu örnek olarak kullanmak Ki-kare testi kullanma ile lojistik regresyon kullanma arasındaki fark nedir? Birden fazla nominal faktöre (Ix2 tablosu) sahip bir tablo şöyle: Burada benzer bir soru var - ama cevap esas olarak ki-kare mxn tablolarını işleyebiliyor, ancak …

10 logistic  chi-squared  logit  contingency-tables 

Ben bir olasılık tablosunda bağımsızlığı test ediyorum . G-testi veya Pearson ki-kare testinin daha iyi olup olmadığını bilmiyorum . Örnek boyutu yüzlercedir ancak bazı düşük hücre sayıları vardır. Wikipedia sayfasında belirtildiği gibi , ki-kare dağılımına yaklaşım, G-testi için Pearson'un ki-kare testinden daha iyidir. Ama p-değerini hesaplamak için Monte Carlo simülasyonunu …

10 chi-squared  p-value  monte-carlo  contingency-tables 

C ile tabakalandırılmış A ve B değişkenlerinin bağımsızlığını test ediyorum. A ve B ikili değişkenlerdir ve C kategoriktir (5 değer). Fisher'in A ve B için kesin testini çalıştırıyorum (tüm katmanlar birleştirilmiş), şunu elde ederim: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 OR: 1.75 …

10 categorical-data  interpretation  inference  contingency-tables  fishers-exact 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Her biri 21 farklı fenotipten sadece birine sahip olabilen iki mutant grubunu karşılaştırıyorum. Bu sonuçların dağılımının iki grup arasında benzer olup olmadığını görmek istiyorum. "Dağılımların eşitliği için ki-kare testi" ni hesaplayan ve bana bazı makul sonuçlar veren çevrimiçi bir test buldum . Ancak, bu tabloda birkaç sıfırım var, bu durumda …

10 distributions  chi-squared  contingency-tables 

verilmiş 404040 akciğer kanseri olan ve 404040eşleştirilmiş kontroller (akciğer kanseri olmadan) (yaş, cinsiyet vb. Sigaranın akciğer kanseri üzerindeki etkisi arasında kanıt bulmaya çalışmak için Fisher'in kesin testini beklenmedik durum tablosunda kullandım. Ancak bu, kontrollerin ve vakaların eşleştiğini dikkate almadı. Bu yüzden iki grup arasındaki eşleşmeyi dikkate alan Fisher'ın kesin testini …

9 contingency-tables  fishers-exact  paired-data  mcnemar-test 

Kruschke's Doing Bayesian Veri Analizi , özellikle de Poisson üstel ANOVA örnekleri üzerinden çalışıyorum . 22, ki bu sıklık tabloları için sık sık ki-kare bağımsızlık testlerine bir alternatif olarak sunmaktadır. Değişkenler bağımsız olsaydı (HDI sıfırı hariç tuttuğunda) beklenenden daha fazla veya daha az gerçekleşen etkileşimler hakkında nasıl bilgi aldığımızı görebilirim. …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

İki kategorik nominal değişkenli bir veri setim var (her ikisi de 5 kategoride). Bu iki değişken arasındaki kategoriler arasındaki potansiyel korelasyonları tespit edip edemediğimi (ve nasıl) tanımak istiyorum. Başka bir deyişle, örneğin kategori sonuçlarının iii değişken 1'de belirli bir kategori ile güçlü bir korelasyon gösterir jjj 5 kategorili iki değişkenim …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data