Pytania otagowane jako population

Populacja to cały zbiór jednostek, z których można pobrać próbkę.

12
Dlaczego 95% przedział ufności (CI) nie oznacza 95% szansy na zawarcie średniej?
Wydaje się, że poprzez różne powiązane pytania tutaj istnieje zgoda, że ​​„95%” części tego, co nazywamy „95% przedziałem ufności”, odnosi się do faktu, że jeśli mielibyśmy dokładnie odtworzyć nasze procedury próbkowania i obliczeń CI wiele razy , 95% tak obliczonych CI zawierałoby średnią populacji. Wydaje się również, że zgoda ta …
25
Lokalizowanie swobodnie dostępnych próbek danych
Pracowałem nad nową metodą analizy i analizy zestawów danych w celu identyfikacji i izolacji podgrup populacji bez uprzedniej wiedzy o cechach podgrup. Chociaż metoda działa wystarczająco dobrze ze sztucznymi próbkami danych (tj. Zestawami danych utworzonymi specjalnie w celu identyfikacji i segregacji podzbiorów populacji), chciałbym spróbować przetestować ją z danymi na …
5
Jaka jest różnica między N a N-1 w obliczaniu wariancji populacji?
Nie zrozumiałem, dlaczego tak jest, Ni N-1podczas obliczania wariancji populacji. Kiedy korzystamy Ni kiedy korzystamy N-1? Kliknij tutaj, aby uzyskać większą wersję Mówi, że gdy populacja jest bardzo duża, nie ma różnicy między N i N-1, ale nie mówi, dlaczego na początku występuje N-1. Edycja: Proszę nie mylić ni n-1które …
5
Wnioskowanie statystyczne, gdy próbka „jest” populacją
Wyobraź sobie, że musisz sporządzać raporty dotyczące liczby kandydatów, którzy co roku przystępują do danego testu. Wydaje się raczej trudno wnioskować o obserwowanym% sukcesu, na przykład w odniesieniu do szerszej populacji ze względu na specyfikę populacji docelowej. Możesz więc wziąć pod uwagę, że dane te reprezentują całą populację. Czy wyniki …
4
Czy jakakolwiek właściwość ilościowa populacji jest „parametrem”?
Stosunkowo znam rozróżnienie między terminami statystyki i parametru. Widzę statystykę jako wartość uzyskaną z zastosowania funkcji do przykładowych danych. Jednak większość przykładów parametrów dotyczy definiowania rozkładu parametrycznego. Typowym przykładem jest średnia i odchylenie standardowe do parametryzacji rozkładu normalnego lub współczynników i wariancji błędu do parametryzacji regresji liniowej. Istnieje jednak wiele …
1
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …
2
Czy ma sens obliczanie przedziałów ufności i testowanie hipotez, gdy dostępne są dane z całej populacji?
Czy ma sens obliczanie przedziałów ufności i testowanie hipotez, gdy dostępne są dane z całej populacji? Moim zdaniem odpowiedź brzmi „nie”, ponieważ możemy dokładnie obliczyć prawdziwe wartości parametrów. Ale jaka jest maksymalna proporcja danych z pierwotnej populacji, która pozwala nam korzystać z wyżej wymienionych technik?
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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 
1
Szacowanie liczby piłek poprzez sukcesywne wybieranie piłki i oznaczanie jej
Powiedzmy, że mam N piłek w torbie. Przy pierwszym losowaniu zaznaczam piłkę i wkładam ją do torby. Podczas drugiego losowania, jeśli podniosę zaznaczoną piłkę, zwracam ją do torby. Jeśli jednak podniosę nieoznakowaną piłkę, oznaczę ją i wrócę do torby. Kontynuuję to dla dowolnej liczby losowań. Jaka jest oczekiwana liczba piłek …
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.