Pytania otagowane jako cohens-d

2
Jak obliczyć przedziały ufności dla d Cohena?
Obliczyłem współczynnik d Cohena dla współczynników regresji (na podstawie statystyki t), ilorazów szans i różnic średnich, mając nadzieję na połączenie wyników w metaanalizie i zobaczenie, jak to działa. Jednak w Stacie nie wydaje się, abyś mógł łączyć te wyniki bez przedziałów ufności dla d Cohena, więc moje pytanie brzmi, jak …
16 cohens-d 
1
Odchylenie statystyki Cohena
Cohena jest jednym z najczęstszych sposobów mierzenia wielkości efektu ( patrz Wikipedia ). Po prostu mierzy odległość między dwoma środkami pod względem zbiorczego odchylenia standardowego. Jak możemy uzyskać matematyczny wzór szacowania wariancji Cohena ? dddddd Edycja z grudnia 2015 r .: Z tym pytaniem wiąże się pomysł obliczania przedziałów ufności …
3
Wielkość efektu dla efektu interakcji w projekcie kontroli przed leczeniem
Jeśli zdecydujesz się przeanalizować projekt kontrolny przed leczeniem z ciągłą zmienną zależną przy użyciu mieszanej ANOVA, istnieją różne sposoby oceny wpływu przebywania w grupie leczenia. Efekt interakcji jest jedną z głównych opcji. Ogólnie, szczególnie podoba mi się miara typu Cohena d (tj. ). Nie podoba mi się wyjaśnienie miary wariancji, …
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.