Statistiques et Big Data causality

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Calcul des poids de probabilité inverses - estimation conditionnelle (multivariée) de la densité?

La version générale: J'ai besoin d'estimer où et sont continus et multivariés. Je préfère le faire de manière non paramétrique, car je n'ai pas une bonne forme fonctionnelle en tête et doit être quelque chose comme impartial. Je voulais utiliser un estimateur conditionnel de densité du noyau, mais je me …

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Propriétés de la probabilité conditionnelle normale et implicite bivariée standard dans le modèle de Roy

Désolé pour le long titre, mais mon problème est assez spécifique et difficile à expliquer dans un seul titre. J'apprends actuellement sur le modèle Roy (analyse des effets du traitement). Il y a une étape de dérivation sur mes diapositives, que je ne comprends pas. Nous calculons le résultat attendu …

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Identification causale et splines pénalisées

Je viens de recevoir un rejet d'un journal économique. Parmi les raisons invoquées pour le rejet figurent: les avantages de l'utilisation de la méthode semi-paramétrique ne sont pas clairement mis en évidence par rapport à d'autres techniques plus simples avec une identification claire des relations causales Il est certainement possible …

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Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?

J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …

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Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes

Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …

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