Questions marquées «sample-size»

Cette balise est très ambiguë. Utilisez-le lorsque la question porte sur la taille de l'échantillon et AUCUN des éléments suivants n'est plus approprié: [petit-échantillon], [grandes-données], [analyse de puissance], [puissance], [sous-déterminé] ou [classes déséquilibrées].

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Quelle doit être la taille d'un échantillon pour une technique et des paramètres d'estimation donnés?
Existe-t-il une règle empirique ou même un moyen quelconque de déterminer la taille d'un échantillon afin d'estimer un modèle avec un nombre donné de paramètres? Ainsi, par exemple, si je veux estimer une régression des moindres carrés avec 5 paramètres, quelle devrait être la taille de l'échantillon? Quelle est la …
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Pourquoi un grand choix de K réduit-il mon score de validation croisée?
En jouant avec le Boston Housing Dataset et RandomForestRegressor(avec les paramètres par défaut) dans scikit-learn, j'ai remarqué quelque chose d'étrange: le score moyen de validation croisée a diminué lorsque j'ai augmenté le nombre de plis au-delà de 10. Ma stratégie de validation croisée était la suivante: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) …
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Taille d'échantillon requise pour déterminer laquelle parmi un ensemble de publicités a le taux de clics le plus élevé
Je suis concepteur de logiciels de métier et je travaille sur un projet pour un client, et je voudrais m'assurer que mon analyse est statistiquement solide. Considérez ce qui suit: Nous avons n publicités (n <10), et nous voulons simplement savoir quelle publicité est la plus performante. Notre serveur publicitaire …
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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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La pondération basée sur la précision (c.-à-d. La variance inverse) fait-elle partie intégrante de la méta-analyse?
La pondération basée sur la précision est-elle au cœur de la méta-analyse? Borenstein et al. (2009) écrivent que pour qu'une méta-analyse soit possible, il suffit que: Les études rapportent une estimation ponctuelle qui peut être exprimée sous la forme d'un nombre unique. La variance peut être calculée pour cette estimation …
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Comment choisir la formation, la validation croisée et la taille des ensembles de tests pour les données de petite taille d'échantillon?
Supposons que j'ai un petit échantillon, par exemple N = 100 et deux classes. Comment dois-je choisir la formation, la validation croisée et la taille des ensembles de tests pour l'apprentissage automatique? Je choisirais intuitivement Taille de l'ensemble d'entraînement: 50 Ensemble de validation croisée taille 25, et Taille du test: …
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Est-il judicieux de calculer des intervalles de confiance et de tester des hypothèses lorsque des données de l'ensemble de la population sont disponibles?
Est-il judicieux de calculer des intervalles de confiance et de tester des hypothèses lorsque des données de l'ensemble de la population sont disponibles? À mon avis, la réponse est non, car nous pouvons calculer avec précision les vraies valeurs des paramètres. Mais alors, quelle est la proportion maximale de données …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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