Questions marquées «project-management»

Organisation des travaux de calcul sur les projets * statistiques *; à utiliser pour les questions sur le stockage des données, le partage de données, les référentiels de code, etc. Notez que les questions sur la programmation ou sans rapport avec les statistiques sont hors sujet.

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Comment gérer efficacement un projet d'analyse statistique?
Nous entendons souvent parler de gestion de projet et de modèles de conception en informatique, mais moins fréquemment en analyse statistique. Cependant, il semble qu'une étape décisive dans la conception d'un projet statistique efficace et durable consiste à garder les choses organisées. Je préconise souvent l'utilisation de R et une …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Qu'est-ce qu'un processus d'analyse de données pratiquement bon?
J'aimerais connaître ou avoir des références sur le processus d'analyse que la plupart des analystes de données statistiques passent par chaque projet d'analyse de données. Si je fais une "liste", pour terminer un projet d'analyse de données, un analyste doit: recueillir d'abord les exigences du projet, planifier / concevoir son …
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Amélioration des noms de variables dans un ensemble de données
Les bons noms de variables sont: a) court / facile à taper, b) facile à retenir, c) compréhensible / communicatif. Suis-je en train d'oublier quelque chose? La cohérence est quelque chose à rechercher. La façon dont je dirais que les conventions de dénomination cohérentes contribuent aux qualités ci-dessus. La cohérence …
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