Questions marquées «standard-error»

Fait référence à l'écart type de la distribution d'échantillonnage d'une statistique calculée à partir d'un échantillon. Des erreurs types sont souvent nécessaires lors de la formation d'intervalles de confiance ou du test d'hypothèses sur la population à partir de laquelle la statistique a été échantillonnée.

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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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À quoi sert l'erreur standard?
J'utilise un didacticiel que j'ai trouvé et je trace des valeurs moyennes avec les erreurs standard pour afficher mes données. Mais j'ai du mal à discuter des résultats. Mon tracé est comme indiqué ci-dessous: certaines des erreurs standard (affichées sous forme de barre d'erreur) varient beaucoup et certaines sont très …
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Intervalles de confiance pour la médiane
J'ai une distribution d'échantillons avec un petit nombre de valeurs dans chacun (moins de ). J'ai calculé la médiane de chaque échantillon, que je veux comparer avec un modèle et obtenir la différence entre le modèle et la médiane de chaque échantillon. Pour avoir un résultat cohérent, j'ai besoin d'une …
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Utilisation des erreurs standard HAC bien qu'il puisse n'y avoir aucune autocorrélation
J'exécute quelques régressions et, comme je voulais être du bon côté, j'ai décidé d'utiliser des erreurs standard HAC (hétéroscédasticité et autocorrélation cohérentes) tout au long. Il peut y avoir quelques cas où la corrélation série n'est pas présente. Est-ce de toute façon une approche valable? Y a-t-il des inconvénients?
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Calcul des tailles d'effet et des erreurs standard pour la différence entre deux différences moyennes normalisées
J'ai deux questions connexes, toutes deux liées à une méta-analyse que j'effectue là où les principaux résultats sont exprimés en termes de différence moyenne normalisée. Mes études ont plusieurs variables disponibles avec lesquelles calculer la différence moyenne standardisée. Je voudrais savoir dans quelle mesure les différences moyennes standardisées calculées sur …
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Erreurs standard des estimations de distribution hyperbolique utilisant la méthode delta?
Je veux calculer les erreurs standard d'une distribution hyperbolique ajustée. Dans ma notation, la densité est donnée par J'utilise le package HyperbolicDistr dans R. J'évalue les paramètres via la commande suivante:H(l;α,β,μ,δ)=α2−β2−−−−−−√2αδK1(δα2−β2−−−−−−√)exp(−αδ2+(l−μ)2−−−−−−−−−−√+β(l−μ))H(l;α,β,μ,δ)=α2−β22αδK1(δα2−β2)exp(−αδ2+(l−μ)2+β(l−μ))\begin{align*} H(l;\alpha,\beta,\mu,\delta)&=\frac{\sqrt{\alpha^2-\beta^2}}{2\alpha \delta K_1 (\delta\sqrt{\alpha^2-\beta^2})} exp\left(-\alpha\sqrt{\delta^2+(l-\mu)^2}+\beta(l-\mu)\right) \end{align*} hyperbFit(mydata,hessian=TRUE) Cela me donne un mauvais paramétrage. Je le change en mon paramétrage …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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