«rule-of-thumb» etiketlenmiş sorular

G van Belle'nin İstatistiksel Kurallar Kuralları kitabını ve daha az ölçüde , Phillip I Good ve James W. Hardin'den İstatistiklerde (ve Onlardan Nasıl Kaçınmalı) Sıkça Hatalar kitabını seviyorum . Deneysel ve gözlemsel çalışmalardan elde edilen sonuçları yorumlarken genel tuzaklara değiniyor ve istatistiksel çıkarım ya da keşifsel veri analizi için pratik …

85 modeling  eda  rule-of-thumb 

Histogramda kaç tane kutu kullanmam gerektiğini belirlemek için bulabildiğim en iyi yöntemi bulmakla ilgileniyorum. Verilerim en fazla 30 ila 350 nesne arasında olmalı ve özellikle daha az yayılması gereken ve daha fazla yayılması gereken "iyi" nesnelerin ayrıldığı "eşleştirme" uygulamasına çalışıyorum Kötü "nesneler, değeri daha yoğun olmalıdır. Somut bir değer, her …

80 rule-of-thumb  histogram 

Sosyal bilimlerde bir araştırma önerisi kapsamında bana şu soru soruldu: Çoklu regresyon için minimum örneklem büyüklüğü belirlenirken her zaman 100 + m (burada m, tahmincilerin sayısıdır) olmuştur. Bu uygun mu? Sık sık farklı kurallarla, benzer soruları çok alıyorum. Ayrıca, çeşitli ders kitaplarında bu tür kurallar okudum. Bazen bir kuralın atıflar …

72 regression  sample-size  power-analysis  rule-of-thumb 

En az 30 ünitenin örneklem büyüklüğünün "büyük örnek" olarak kabul edildiğini birçok kez okudum / duydum (ortalamaların normallik varsayımları, genellikle yaklaşık CLT'ye bağlı,…). Bu nedenle, denemelerimde genellikle 30 birim numune üretiyorum. Lütfen örnek büyüklüğü 30 kullanılırken belirtilmesi gereken bazı referansları verebilir misiniz?

41 references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb 

Bağlam: Bu süre zarfında, iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi etkin bir şekilde çizme konusunda bir dizi sezgisel tarama elde ettim. Verilerle çalışan çoğu insanın da benzer kurallara sahip olacağını hayal ediyorum. Bu tür kurallara örnekler: Değişkenlerden biri pozitif olarak çarpıksa, bu ekseni bir günlük ölçeğinde çizmeyi düşünün. Çok fazla veri …

22 data-visualization  correlation  teaching  rule-of-thumb  scatterplot 

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 

Herkes kullanımı mu veya yerine kümeleme ilişkin metrikleri ? Aggarwal ve ark., Yüksek boyutlu uzayda mesafe ölçütlerinin şaşırtıcı davranışı üzerine (2001 yılında)L .5 L 2L1L1L_1L.5L.5L_.5L2L2L_2 L 2L1L1L_1 , yüksek boyutlu veri madenciliği uygulamaları için Öklid uzaklık metriği sürekli olarak daha fazla tercih edilir L2L2L_2 ve veya daha iyi olabileceğini iddia …

14 clustering  distance-functions  rule-of-thumb 

Her iki kutu ve-bıyık parsel ve çubuk grafik olan ANOVA için uygun Graphics R Kitap (Crawley, 2013) uygun olarak, ancak daha uygun olduğunu ? Sanırım duruma göre değişir ... biri bana yardım edebilir mi?

14 boxplot  rule-of-thumb  barplot 

Ticarete göre bir yazılım tasarımcısıyım ve bir müşteri için bir proje üzerinde çalışıyorum ve analizimin istatistiksel olarak sağlam olduğundan emin olmak istiyorum. Aşağıdakileri düşünün: n reklamımız var (n <10) ve sadece hangi reklamın en iyi performansı gösterdiğini bilmek istiyoruz. Reklam sunucumuz bu reklamlardan birini rastgele yayınlayacak. Başarı, bir kullanıcının reklamı …

11 anova  sample-size  t-test  rule-of-thumb 

Bir MANOVA'daki bağımlı değişkenler "çok güçlü bir şekilde ilişkili" olmamalıdır. Fakat bir korelasyon ne kadar güçlü? İnsanların bu konuda fikirlerini almak ilginç olurdu. Örneğin, aşağıdaki durumlarda MANOVA ile devam eder misiniz? Y1 ve Y2, ve ile ilişkilidirr = 0.3r=0.3r=0.3p &lt; 0.005p&lt;0.005p<0.005 Y1 ve Y2, ve ile ilişkilidirr = 0.7r=0.7r=0.7p = …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

Sinir ağının derinliği ile öğrenme hızı arasında temel bir kural var mı? Ağ ne kadar derin olursa, öğrenme oranının o kadar düşük olması gerektiğini fark ettim. Bu doğruysa, neden böyle?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

Bu soru , üniform ve üniform olmayan bir histogram arasındaki temel farkı açıklar. Ve bu soru , histogramın veri örneklerinin çizildiği dağılımı temsil etme derecesini optimize eden (bir anlamda) tek tip bir histogramın kutu sayısını seçmek için temel kuralı tartışıyor. Üniforma ile üniform olmayan histogramlar hakkında aynı tür bir "iyimserlik" …

10 nonparametric  outliers  histogram  rule-of-thumb 

Bayesci istatistiksel analiz ve karar vermede önceki bilgi kavramını iyi kavradığımı düşünmekle birlikte, sık sık başımı başvurusunun etrafına sarmakta zorlanıyorum. Aklıma gelen mücadeleleri örnekleyen birkaç durum var ve şimdiye kadar okuduğum Bayesci istatistik ders kitaplarında doğru bir şekilde ele alınmadıklarını hissediyorum: Diyelim ki birkaç yıl önce insanların% 68'inin bir ACME …

9 bayesian  prior  rule-of-thumb  elicitation