Przedział ufności to przedział obejmujący nieznany parametr ( 1 - α ) %pewność siebie. Przedziały ufności są częstym pojęciem. Często mylone są z wiarygodnymi interwałami, którymi jest analog bayesowski.
Szacując przedział ufności średniej, myślę, że można zastosować zarówno metodę ładowania początkowego, jak i nieparametryczną metodę ładowania początkowego, ale ta pierwsza wymaga nieco więcej obliczeń. Zastanawiam się, jakie są zalety i wady bootstrapu t względem normalnego nieparametrycznego bootstrapu? Dlaczego? Czy są jakieś odniesienia do wyjaśnienia tego?
Mój zestaw danych obejmuje zarówno całkowitą śmiertelność, jak i przeżycie organizmu w trzech typach miejsc: przybrzeżnym, śródokanałowym i przybrzeżnym. Liczby w poniższej tabeli reprezentują liczbę witryn. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Chciałbym wiedzieć, czy liczba witryn, w których wystąpiła 100% śmiertelność, jest …
Mam dwa zestawy danych z badań asocjacyjnych całego genomu. Jedynymi dostępnymi informacjami są współczynniki nieparzyste i przedziały ufności (95%) dla każdego genotypowanego SNP. Chcę wygenerować działkę leśną porównującą te dwa współczynniki szans, ale nie mogę znaleźć sposobu na obliczenie łączonych przedziałów ufności w celu wizualizacji efektów podsumowania. Użyłem programu PLINK …
Jak obliczyć pokrycie przedziału dyskretnego? Co wiem jak to zrobić: Gdybym miał model ciągły, mógłbym zdefiniować 95% przedział ufności dla każdej z moich przewidywanych wartości, a następnie zobaczyć, jak często rzeczywiste wartości mieściły się w przedziale ufności. Mogę stwierdzić, że tylko 88% czasu, w którym mój 95% przedział ufności obejmował …
Testy permutacyjne to testy istotności oparte na próbkach permutacyjnych losowo pobranych z oryginalnych danych. Próbki permutacji są rysowane bez zamiany, w przeciwieństwie do próbek bootstrap, które są rysowane z zamianą. Oto przykład, który zrobiłem w R prostego testu permutacji. (Twoje komentarze są mile widziane) Testy permutacyjne mają ogromne zalety. Nie …
Mam detektor, który wykryje zdarzenie z pewnym prawdopodobieństwem p . Jeśli wykrywacz powie, że zdarzenie miało miejsce, zawsze tak jest, więc nie ma fałszywych trafień. Po uruchomieniu przez pewien czas wykryto k zdarzeń. Chciałbym obliczyć całkowitą liczbę zdarzeń, które miały miejsce, zostały wykryte lub w inny sposób, z pewną pewnością, …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.