«experiment-design» etiketlenmiş sorular

Panelin deney tasarımı üzerine kitaplar için önerileri nelerdir? İdeal olarak, kitaplar her zaman mümkün olmamakla birlikte, hala basılı olarak veya elektronik ortamda erişilebilir olmalıdır. Kitapla ilgili neyin iyi olduğuna dair birkaç kelime eklemek için harekete geçerseniz, bu da harika olurdu. Ayrıca, cevap başına bir kitap hedefleyin ki oylama önerileri sıralamaya …

50 references  experiment-design 

Deneysel bir veri setini analiz ediyorum. Veriler, bir çift tedavi tipi vektöründen ve binom bir sonuçtan oluşur: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Sonuç sütununda, 1 başarılı ve 0 başarısızlık anlamına gelir. Tedavinin sonucu önemli ölçüde değiştirip değiştirmediğini anlamak isterim. Her deneyde çok …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

Ne rastgele bir örnek alırsanız ve son bir soruda olduğu gibi açıkça temsili olmadığını görebilirsiniz . Örneğin, popülasyon dağılımının 0 civarında simetrik olması gerekiyorsa ve rastgele çizdiğiniz örnek dengesiz pozitif ve negatif gözlemlere sahipse ve dengesizlik istatistiksel olarak önemliyse, sizi nereye bırakır? Önyargılı bir örneği temel alan nüfus hakkında ne …

28 sampling  experiment-design  inference  sample 

Bu alıntıya defalarca rastladım: Bir deney bittikten sonra istatistikçiye danışmak çoğu zaman yalnızca ölüm sonrası bir inceleme yapmasını istemek içindir. Belki de deneyin neyin öldüğünü söyleyebilir. - Ronald Fisher (1938) Bana göre, belki biraz küstahça görünüyor. Deneylerin iyi tasarım olmadan nasıl öldüğünü açıklayan şimdiye kadar bulduğum tek örnek, kontrol eksikliği …

27 experiment-design 

Biraz karıştı ise bağımsız değişken bir istatistik modelinden (ayrıca bir belirleyici veya özellik olarak da adlandırılır), örneğin, lineer regresyon , bir rastgele değişken?XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

Üniversitede birkaç istatistik dersi aldım ancak eğitimimin teoriye dayalı olduğunu öğrendim. Uygulamalı İstatistik’te (lisansüstü düzeyde) herhangi birisinin tavsiye ettiğin veya iyi bir deneyim yaşadığın bir metni olup olmadığını merak ediyordum.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

50 yaşın üzerindeki hastaların doğum yılına göre sahte rastgele seçildiği bir çalışmaya rastladım. Doğum yılı çift sayı ise, olağan bakım, tek sayı ise müdahale. Uygulaması daha kolaydır, altüst edilmesi daha zordur (hastanın hangi tedaviyi alması gerektiğini kontrol etmek kolaydır), hatırlaması kolaydır (ödev birkaç yıl devam etti). Ama yine de, hoşuma …

23 experiment-design  clinical-trials  random-allocation 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Deney tasarımında blok kavramı hakkında iki sorum var: (1) Bir blok ve bir faktör arasındaki fark nedir? (2) Bazı kitapları okumaya çalıştım ama bir şey net değil: yazarlar her zaman "blok faktörü" ile diğer faktörler arasında herhangi bir etkileşim olmadığını varsayıyorlar, doğru mu?

20 experiment-design  interaction  interpretation 

Anladığım kadarıyla, "Kontrol" istatistiğin iki anlamı olabilir. Kontrol grubu: Bir deneyde, kontrol grubu üyesine herhangi bir tedavi verilmez. Örn: Plasebo ve Uyuşturucu: "Kontrollü deney" olarak da adlandırılan diğer gruba (kontrol) değil, bir gruba ilaç verirsiniz. Bir değişken için kontrol: Belirli bir bağımsız değişkenin etkisini ayırma tekniği. Bu tekniklere verilen diğer …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

AW van der Vaart, asimtotik istatistikleri takip ediyorum (1998). Bir istatistiksel modelden farklı olduklarını iddia ederek istatistiksel deneylerden bahseder, ancak ikisini de tanımlamaz. Benim sorum: (1) bir istatistiksel deney, (2) bir istatistiksel model ve (3) istatistiksel deneyi her zaman herhangi bir istatistiksel modelden farklı kılacak temel bileşen nedir?

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

Deneysel bir tasarım veri çerçevesinden verilerin de novo simülasyonu. R'ye odaklanarak (diğer dil çözümleri harika olurdu). Bir deney veya anket tasarlarken, verileri simüle etmek ve bu simüle edilmiş veriler üzerinde bir analiz yapmak, tasarımın avantajları ve zayıflıkları hakkında müthiş bir fikir verebilir. Böyle bir yaklaşım, istatistiksel testlerin anlaşılması ve doğru …

16 r  experiment-design  simulation 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

İstatistiksel eğitimim matematiksel istatistiklere dayanıyor ve bu yöntemleri MS'imde almak şu anda biraz şok edici; şu anda bu "uygulamalı" yöntemlerden bazılarını anlayabiliyorum çünkü sektörde tecrübem yok. Yöntem derslerimde bahsettiğimiz konulardan biri de deneysel tasarım fikri. Örneğin, K-12 öğrencilerinin test puanlarını yükselttiğini iddia eden bir eğitim programının etkinliği üzerine bir deney …

14 references  experiment-design 

Bu ünlü alıntıyı her yerde görmeye devam ediyorum, ancak her seferinde vurgulanan kısmı anlayamıyorum. Alışılmış bir uygulama olarak, önemi% 1 veya daha yüksek bir seviyede olduğunda, bir hipotezi geçici olarak 'reddeden' bir adam, kesinlikle bu tür kararların% 1'inden fazlasında yanılmayacaktır. Çünkü hipotez doğruysa, bu vakaların sadece% 1'inde yanılıyor olacak ve …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  references  experiment-design  philosophical