Questions marquées «confidence-interval»

Un intervalle de confiance est un intervalle qui couvre un paramètre inconnu avec (1−α)%confiance. Les intervalles de confiance sont un concept fréquentiste. Ils sont souvent confondus avec des intervalles crédibles qui est l'analogue bayésien.

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Intervalle de confiance pour le chi carré
J'essaie de trouver une solution pour comparer deux tests de "qualité d'ajustement du chi carré". Plus précisément, je veux comparer les résultats de deux expériences indépendantes. Dans ces expériences, les auteurs ont utilisé le khi carré de l'ajustement pour comparer les suppositions aléatoires (fréquences attendues) avec les fréquences observées. Les …
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Le calcul de la «probabilité de couverture réelle» est-il la même chose que le calcul d'un «intervalle crédible»?
Je lisais un manuel de statistiques d'entrée de gamme. Dans le chapitre sur l'estimation du maximum de vraisemblance de la proportion de succès dans les données à distribution binomiale, il a donné une formule pour calculer un intervalle de confiance, puis mentionné nonchalamment Considérez sa probabilité de couverture réelle, c'est-à-dire …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Calcul des intervalles de prédiction lors de l'utilisation de la validation croisée
Les estimations de l'écart type sont-elles calculées via: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) pour des précisions de prédiction échantillonnées à partir d'une validation croisée multipliée par 10? Je crains que la précision de la prédiction calculée entre chaque pli dépende en raison du chevauchement …
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Intervalle de confiance pour la différence des moyennes de régression
Supposons que j'ai un modèle de régression quadratique avec les erreurs satisfaisant les hypothèses habituelles (indépendantes, normales, indépendantes des valeurs ). Soit les estimations des moindres carrés.Y=β0+β1X+β2X2+ϵY=β0+β1X+β2X2+ϵ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + \epsilon ϵϵ\epsilonXXXb0,b1,b2b0,b1,b2b_0, b_1, b_2 J'ai deux nouvelles valeurs et , et je suis …
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Peut-on rejeter une hypothèse nulle avec des intervalles de confiance produits par échantillonnage plutôt que l'hypothèse nulle?
On m'a appris que nous pouvons produire une estimation de paramètre sous la forme d'un intervalle de confiance après échantillonnage à partir d'une population. Par exemple, des intervalles de confiance à 95%, sans hypothèse non respectée, devraient avoir un taux de réussite de 95% pour contenir quel que soit le …
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Pourquoi l'intervalle crédible bayésien dans cette régression polynomiale est-il biaisé alors que l'intervalle de confiance est correct?
Considérez le graphique ci-dessous dans lequel j'ai simulé des données comme suit. Nous regardons un résultat binaire pour lequel la vraie probabilité d'être 1 est indiquée par la ligne noire. La relation fonctionnelle entre une covariable x et est un polynôme de troisième ordre avec lien logistique (il est donc …
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Intervalle de prédiction pour une future proportion de succès dans le cadre binomial
Supposons que j'adapte une régression binomiale et que j'obtienne les estimations ponctuelles et la matrice de variance-covariance des coefficients de régression. Cela me permettra d'obtenir un IC pour la proportion attendue de succès dans une future expérience, , mais j'ai besoin d'un IC pour la proportion observée. Il y a …
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