Pytania otagowane jako parametric

Modele statystyczne opisane przez skończoną liczbę parametrów o wartościach rzeczywistych. Często używany w przeciwieństwie do nieparametrycznych statystyk.

3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
8
Czy wszystkie modele są bezużyteczne? Czy jakiś dokładny model jest możliwy - czy użyteczny?
To pytanie ropieło mi w głowie od ponad miesiąca. Numer Amstat News z lutego 2015 r. Zawiera artykuł autorstwa profesora Berkeleya Marka van der Laana, który zbeształ ludzi za używanie niedokładnych modeli. Twierdzi, że przy użyciu modeli statystyka jest więc sztuką, a nie nauką. Według niego, zawsze można użyć „dokładnego …
3
Jak rygorystycznie zdefiniować prawdopodobieństwo?
Prawdopodobieństwo można określić na kilka sposobów, na przykład: Funkcja LLL z Θ×XΘ×X\Theta\times{\cal X} , który odwzorowuje (θ,x)(θ,x)(\theta,x) do L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x) to znaczy L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} . funkcja losowa L(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) moglibyśmy również wziąć pod uwagę, że prawdopodobieństwo to tylko „zaobserwowane” prawdopodobieństwo L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) w praktyce prawdopodobieństwo …
3
Jak obliczyć wartość p parametrów dla modelu ARIMA w R?
Podczas przeprowadzania badań szeregów czasowych w R stwierdziłem, że arima zapewnia tylko wartości współczynników i ich standardowe błędy dopasowanego modelu. Jednak chcę również uzyskać wartość p współczynników. Nie znalazłem żadnej funkcji, która zapewnia znaczenie cefry. Więc chcę to obliczyć sam, ale nie znam stopnia swobody w rozkładzie współczynników t lub …
3
Dlaczego Pearson jest parametryczny, a Spearman nieparametryczny
Najwyraźniej współczynnik korelacji Pearsona jest parametryczny, a współczynnik rho Spearmana nieparametryczny. Mam problem ze zrozumieniem tego. Jak rozumiem, Pearson jest obliczany jako a Spearman jest obliczany w ten sam sposób, z tym wyjątkiem, że zastępujemy wszystkie wartości ich szeregami.rx y= c o v ( X, Y)σxσyrxy=doov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} Wikipedia …
3
Definicja rodziny dystrybucji?
Czy rodzina dystrybucji ma inną definicję statystyki niż w innych dyscyplinach? Ogólnie rodzina krzywych jest zbiorem krzywych, z których każda jest podana przez funkcję lub parametryzację, w której zmienia się jeden lub więcej parametrów. Takie rodziny są wykorzystywane na przykład do charakteryzowania komponentów elektronicznych . W przypadku statystyki rodzina według …
1
Dlaczego warto korzystać z parametrycznego ładowania początkowego?
Obecnie próbuję omówić niektóre kwestie dotyczące parametrycznego ładowania początkowego. Większość rzeczy jest prawdopodobnie trywialna, ale nadal myślę, że coś przeoczyłem. Załóżmy, że chcę uzyskać przedziały ufności dla danych przy użyciu parametrycznej procedury ładowania początkowego. Mam więc tę próbkę i zakładam, że jest normalnie dystrybuowana. Oszacowałbym wtedy wariancję i znaczyłbym i …
3
Dlaczego kilka (jeśli nie wszystkie) testy hipotez parametrycznych zakładają losowe próbkowanie?
Testy takie jak Z, t i kilka innych zakładają, że dane są oparte na losowym próbkowaniu. Dlaczego? Załóżmy, że prowadzę badania eksperymentalne, w których bardziej zależy mi na wewnętrznej ważności niż na zewnętrznej. Tak więc, jeśli moja próbka może być nieco stronnicza, to dobrze, ponieważ zgodziłem się nie wywnioskować hipotezy …
2
Jeśli jakikolwiek test parametryczny nie odrzuca wartości zerowej, czy jego nieparametryczna alternatywa robi to samo?
Jeśli zakłada się, że testy nieparametryczne mają mniejszą moc niż ich alternatywy parametryczne, czy to oznacza, że ​​jeśli jakikolwiek test parametryczny nie odrzuca wartości zerowej, to jego nieparametryczna alternatywa również nie odrzuca wartości zerowej? Jak to zmienić, jeśli założenia testu parametrycznego nie zostaną spełnione, a test i tak zostanie zastosowany?
1
Leczenie wartości odstających wytwarzanych przez Kurtosis
Zastanawiałem się, czy ktoś może mi pomóc z informacjami na temat Kurtozy (tj. Czy istnieje sposób na przekształcenie danych w celu ich zmniejszenia?) Mam zestaw danych kwestionariusza z dużą liczbą przypadków i zmiennych. W przypadku niektórych moich zmiennych dane pokazują dość wysokie wartości kurtozy (tj. Rozkład leptokurtyczny), co wynika z …
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.