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.
J'apprends des tests de randomisation en ce moment. Deux questions me viennent à l'esprit: Oui, il est facile et intuitif de calculer la valeur de p avec le test de randomisation (qui, je pense, est le même que le test de permutation?). Cependant, comment pourrions-nous également générer un intervalle de …
Dans les statistiques fréquentistes, un intervalle de confiance à 95% est une procédure produisant un intervalle qui, si elle était répétée un nombre infini de fois, contiendrait le vrai paramètre 95% du temps. Pourquoi est-ce utile? Les intervalles de confiance sont souvent mal compris. Ce n'est pas un intervalle dans …
J'ai du mal à saisir la forme de l'intervalle de confiance d'une régression polynomiale. Voici un exemple artificiel, . La figure de gauche représente l'UPV (variance de prédiction non mise à l'échelle) et le graphique de droite montre l'intervalle de confiance et les points mesurés (artificiels) à X = 1,5, …
Je recherche des références sur le calcul des intervalles de confiance pour le mode (en général). Le bootstrap peut sembler être le premier choix naturel, mais comme discuté par Romano (1988), le bootstrap standard échoue pour le mode et il ne fournit aucune solution simple. Quelque chose a-t-il changé depuis …
Le contexte C'est un peu similaire à cette question , mais je ne pense pas que ce soit un doublon exact. Lorsque vous recherchez des instructions sur la façon d'effectuer un test d'hypothèse de bootstrap, il est généralement indiqué qu'il est correct d'utiliser la distribution empirique pour les intervalles de …
Ceci est similaire à Bootstrap: l'estimation est en dehors de l'intervalle de confiance J'ai quelques données qui représentent le nombre de génotypes dans une population. Je veux estimer la diversité génétique à l'aide de l'indice de Shannon et générer également un intervalle de confiance à l'aide du bootstrap. J'ai remarqué, …
Je travaille sur un problème de classification qui calcule une métrique de similitude entre deux images radiographiques d'entrée. Si les images sont de la même personne (étiquette de «droite»), une métrique plus élevée sera calculée; les images d'entrée de deux personnes différentes (étiquette de «mauvais») entraîneront une mesure inférieure. J'ai …
Dans un article de blog , j'ai trouvé l'affirmation selon laquelle "Je crois que WG Cochrane a fait remarquer pour la première fois (vers les années 1970) qu'avec des intervalles de confiance dans un cadre d'observation, de petites tailles d'échantillons se traduisent par une meilleure couverture avec des échantillons suffisamment …
Supposons que nous avons deux paramètres, et . Nous avons également deux estimateurs du maximum de vraisemblance et et deux intervalles de confiance pour ces paramètres. Existe-t-il un moyen de créer un intervalle de confiance pour ?p 2 ^ p 1 ^ p 2 p 1 p 2p1p1p_1p2p2p_2p1^p1^\hat{p_1}p2^p2^\hat{p_2}p1p2p1p2p_1p_2
Je souhaite visualiser les résultats d'un clustering (produit avec protoclust{protoclust}) en créant des graphiques de scater pour chaque paire de variables utilisées pour classer mes données, en coloriant par classes et en chevauchant les ellipses pour l'intervalle de confiance à 95% pour chacune des classes (pour vérifier qui elipses-classes se …
Si quelqu'un fait une déclaration comme ci-dessous: "Dans l'ensemble, les non-fumeurs exposés à la fumée ambiante avaient un risque relatif de maladie coronarienne de 1,25 (intervalle de confiance à 95%, 1,17 à 1,32) par rapport aux non-fumeurs non exposés à la fumée." Quel est le risque relatif pour l'ensemble de …
Quelqu'un peut-il me dire la différence entre les marges d'erreur et les intervalles de confiance? Sur Internet, je vois ces deux significations s'utiliser de manière interchangeable. Est-il juste de dire: "Les intervalles de confiance sont représentés par 1,96 et affichés sur les graphiques comme des marges d'erreur"?
Je traite généralement des données où plusieurs individus sont chacun mesurés plusieurs fois dans chacune de 2 conditions ou plus. J'ai récemment joué avec la modélisation à effets mixtes pour évaluer les preuves des différences entre les conditions, la modélisation individualcomme un effet aléatoire. Pour visualiser l'incertitude concernant les prédictions …
Mes tentatives: Je n'ai pas pu obtenir d'intervalles de confiance interaction.plot() et d'autre part plotmeans()du package 'gplot' n'afficherait pas deux graphiques. De plus, je ne pouvais pas imposer deux plotmeans()graphes l'un sur l'autre car par défaut les axes sont différents. J'ai eu un certain succès en utilisant le plotCI()package 'gplot' …
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