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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Quelle fraction des expériences répétées aura une taille d'effet dans l'intervalle de confiance à 95% de la première expérience?
Restons sur une situation idéale avec un échantillonnage aléatoire, des populations gaussiennes, des variances égales, pas de piratage P, etc. Étape 1. Vous exécutez une expérience, par exemple en comparant deux moyennes d'échantillon, et calculez un intervalle de confiance à 95% pour la différence entre les deux moyennes de population. …
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Sens réel de l'ellipse de confiance
En lisant la vraie signification de l'ellipse de confiance à 95%, j'ai tendance à trouver 2 explications: L'ellipse qui contient 95% des données Pas ce qui précède, mais l'ellipse qui explique la variance des données. Je ne suis pas sûr de bien comprendre, mais ils semblent signifier que si un …
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Différentes façons de produire un intervalle de confiance pour le rapport de cotes à partir de la régression logistique
J'étudie comment construire un intervalle de confiance à 95% pour l'odds ratio à partir des coefficients obtenus dans la régression logistique. Donc, compte tenu du modèle de régression logistique, log(p1−p)=α+βxlog⁡(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} tels que x=0x=0x = 0 pour le groupe …
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Un intervalle de confiance fournit-il réellement une mesure de l'incertitude d'une estimation de paramètre?
Je lisais un article de blog du statisticien William Briggs, et l'affirmation suivante m'a le moins intéressé. Qu'est-ce que vous en faites? Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance? C'est une équation, bien sûr, qui vous fournira un intervalle pour vos données. Il vise à fournir une mesure de l'incertitude d'une estimation …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Clopper-Pearson pour les non-mathématiciens
Je me demandais si quelqu'un pouvait m'expliquer l'intuition au-delà du Clopper-Pearson CI pour les proportions. Pour autant que je sache, chaque CI comprend une variance. Cependant, pour les proportions, même si ma proportion est de 0 ou 1 (0% ou 100%), l'IC Clopper-Pearson peut être calculé. J'ai essayé de regarder …
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Comment puis-je regrouper les valeurs p amorcées dans plusieurs ensembles de données imputées?
Je suis préoccupé par le problème que j'aimerais amorcer la valeur de p pour une estimation de partir de données multipliées imputées (MI), mais qu'il n'est pas clair pour moi comment combiner les valeurs de p entre les ensembles d'IM.θθ\theta Pour les ensembles de données MI, l'approche standard pour arriver …
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Lors de l'ajustement d'une courbe, comment puis-je calculer l'intervalle de confiance à 95% pour mes paramètres ajustés?
J'ajuste des courbes à mes données pour extraire un paramètre. Cependant, je ne sais pas quelle est la certitude de ce paramètre et comment je calculerais / exprimerais son intervalle de confiance à %.959595 Disons que pour un ensemble de données contenant des données qui décroissent exponentiellement, j'adapte une courbe …
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