Pytania otagowane jako t-distribution

t jest rozkładem statystyki t, która jest wynikiem testu t. Używaj tego tagu tylko w przypadku pytań dotyczących dystrybucji; użyj [t-test] w przypadku pytań dotyczących testu.

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 
1
Dowód, że współczynniki w modelu OLS są zgodne z rozkładem t z (nk) stopniami swobody
tło Załóżmy, że mamy model zwykłych najmniejszych kwadratów, w którym mamy współczynniki w naszym modelu regresji, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} gdzie to wektor współczynników , to macierz projektowa zdefiniowana przezββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & x_{21} & \dots & & \vdots …
4
Oszacowanie parametrów rozkładu t-Studenta
Jakie są estymatory największego prawdopodobieństwa dla parametrów rozkładu t Studenta? Czy istnieją w formie zamkniętej? Szybkie wyszukiwanie w Google nie dało mi żadnych wyników. Dzisiaj interesuje mnie przypadek jednowymiarowy, ale prawdopodobnie będę musiał rozszerzyć model na wiele wymiarów. EDYCJA: Właściwie najbardziej interesuje mnie lokalizacja i parametry skali. Na razie mogę …
3
Jaka jest suma kwadratowych zmiennych t?
Niech zostanie narysowany na podstawie rozkładu t Studenta z stopniami swobody, dla średniej wielkości (powiedzmy mniej niż 100). Zdefiniuj Czy rozłożone prawie jak chi-kwadrat o stopniach swobody? Czy istnieje coś takiego jak Centralne Twierdzenie Graniczne dla sumy kwadratowych zmiennych losowych?titit_innnnnnT=∑1≤i≤kt2iT=∑1≤i≤kti2T = \sum_{1\le i \le k} t_i^2TTTkkk
3
Dlaczego rozkład t staje się bardziej normalny wraz ze wzrostem wielkości próbki?
Zgodnie z Wikipedią rozumiem, że rozkład t jest rozkładem próbkowania wartości t, gdy próbki są obserwacjami z populacji normalnie rozmieszczonej. Jednak nie rozumiem intuicyjnie, dlaczego powoduje to zmianę rozkładu t-kształtnego z gruboogoniastego na prawie całkowicie normalny. Rozumiem, że jeśli pobierasz próbki z normalnego rozkładu, to jeśli weźmiesz dużą próbkę, będzie …
2
Jaki jest rozkład różnicy rozkładów dwóch-t
... i dlaczego ? Zakładając , że , są niezależnymi zmiennymi losowymi o wartości odpowiednio i wariancji . Moja podstawowa książka statystyk mówi mi, że dystrybucja ma następujące właściwości:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2X1X1X_1X2)X2)X_2μ1, μ2)μ1,μ2)\mu_1,\mu_2σ2)1, σ2)2)σ12),σ2)2)\sigma^2_1,\sigma^2_2X1- X2)X1-X2)X_1-X_2 …
5
Dlaczego nie używamy rozkładu t do konstruowania przedziału ufności dla proporcji?
Aby obliczyć przedział ufności (CI) dla średniej z nieznanym odchyleniem standardowym populacji (sd), szacujemy odchylenie standardowe populacji, stosując rozkład t. W szczególności gdzie . Ponieważ jednak nie mamy oszacowania punktowego odchylenia standardowego populacji, szacujemy poprzez przybliżenie gdzieCI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X}σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n}CI=X¯±t95%(se)CI=X¯±t95%(se)CI=\bar{X} \pm t_{95\% }(se)se=sn√se=snse = \frac{s}{\sqrt …
1
symulowanie losowych próbek z danym MLE
To pytanie zwalidowane krzyżowo z pytaniem o symulację próbki uwarunkowanej ustaloną sumą przypomniało mi o problemie postawionym mi przez George'a Casellę . fa(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θθ\thetaθ^(x1,…,xn)=argmin∑i=1nlogf(xi|θ)θ^(x1,…,xn)=arg⁡min∑i=1nlog⁡f(xi|θ)\hat{\theta}(x_1,\ldots,x_n)=\arg\min \sum_{i=1}^n \log f(x_i|\theta)θθ\theta θ (X1,...,xn)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θ^(X1,…,Xn)θ^(X1,…,Xn)\hat{\theta}(X_1,\ldots,X_n) Weźmy na przykład rozkład , z parametrem lokalizacji , którego gęstość wynosi If jak możemy symulować uwarunkowane na ? W tym przykładzie …
3
Dlaczego nie wykorzystać rozkładu T do oszacowania średniej, gdy próbka jest duża?
Podstawowe kursy statystyki często sugerują zastosowanie rozkładu normalnego do oszacowania średniej parametru populacji, gdy wielkość próby n jest duża (zwykle powyżej 30 lub 50). Rozkład T studenta jest stosowany dla mniejszych próbek w celu uwzględnienia niepewności w odchyleniu standardowym próbki. Gdy wielkość próby jest duża, odchylenie standardowe próbki daje dobre …
2
Dlaczego rozkład T jest wykorzystywany do hipotez testujących współczynnik regresji liniowej?
W praktyce powszechne jest stosowanie standardowego testu T do sprawdzenia znaczenia współczynnika regresji liniowej. Mechanika obliczeń ma dla mnie sens. Dlaczego rozkład T można wykorzystać do modelowania standardowej statystyki testowej stosowanej w testowaniu hipotez regresji liniowej? Standardowa statystyka testu, o której mowa tutaj: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}
3
Zamieszanie w sprawie kiedy należy używać
Odniosłem się do tego wykładu wideo w celu obliczenia przedziału ufności . Mam jednak pewne zamieszanie. Ten facet jest za pomocą -statistics do obliczeń. Myślę jednak, że powinna to być statystyka typu . Nie podano nam prawdziwego odchylenia standardowego populacji. Używamy przykładowego odchylenia standardowego do oszacowania rzeczywistego.zzzttt Dlaczego więc wziął …
2
Wyjaśnienie dla niecałkowitych stopni swobody w t t przy nierównych wariancjach
Procedura t-testu SPSS zgłasza 2 analizy przy porównywaniu 2 niezależnych średnich, jedną analizę przy założeniu równych wariancji i jedną przy założeniu równych wariancji. Stopnie swobody (df) przy założeniu równych wariancji są zawsze wartościami całkowitymi (i równymi n-2). Df, gdy nie zakłada się równych wariancji, nie są liczbami całkowitymi (np. 11,467) …
2
Intuicja za funkcją gęstości rozkładów T.
Studiuję o rozkładzie t-Studenta i zacząłem się zastanawiać, jak można wyprowadzić funkcję gęstości rozkładów t (z wikipedii, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): fa( t ) = Γ ( v + 12))v π--√Γ ( w2))( 1 + t2)v)- v + 12)f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} gdzie to stopnie swobody, a to funkcja gamma. Jaka jest …
1
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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.