Questions marquées «cohens-d»

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Comment calculez-vous les intervalles de confiance pour le d de Cohen?
J'ai calculé le d de Cohen pour les coefficients de régression (à partir de la statistique t), les rapports de cotes et les différences de moyennes, en espérant regrouper les résultats dans une méta-analyse et voir comment cela fonctionne. Cependant, dans Stata, il ne semble pas que vous puissiez regrouper …
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Variance de la statistique
Le de Cohen réddest l'une des façons les plus courantes de mesurer la taille d'un effet ( voir Wikipedia ). Il mesure simplement la distance entre deux moyennes en termes d'écart type groupé. Comment dériver la formule mathématique d'estimation de la variance du de Cohen rédd? Édition de décembre 2015: …
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Taille de l'effet pour l'effet d'interaction dans la conception pré-post-traitement-contrôle
Si vous choisissez d'analyser un plan de contrôle pré-post-traitement avec une variable dépendante continue à l'aide d'une ANOVA mixte, il existe différentes façons de quantifier l'effet d'être dans le groupe de traitement. L'effet d'interaction est une option principale. En général, j'aime particulièrement les mesures de type d de Cohen (c.-à-d. …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
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 
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Quand / pourquoi la tendance centrale d'une simulation de rééchantillonnage diffère-t-elle nettement de la valeur observée?
Doit-on toujours s'attendre à ce que la tendance centrale (c.-à-d. La moyenne et / ou la médiane) d'un échantillon bootstrap soit similaire à la valeur observée? Dans ce cas particulier, j'ai des réponses qui sont distribuées de façon exponentielle pour les sujets dans deux conditions (je n'ai pas exécuté l'expérience, …
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