Pytania oznaczone «post-hoc»

„post-hoc” odnosi się do analiz, o których decyduje się po zebraniu danych, w przeciwieństwie do „a priori”.

46
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)...

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
18
Jak wykonać test post-hoc na modelu Lmer?

Oto moja ramka danych: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <-

r lme4-nlme post-hoc
17
Jak piszesz ustalenia post-hoc Tukeya?

Jaki jest właściwy sposób na napisanie wyniku post-hoc Tukeya? Istnieje kilka przykładów z różnymi wynikami? Załóżmy, że masz północ, południe, wschód i zachód. North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63 East N=55...

post-hoc tukey-hsd
16
Jakiej metody wielokrotnego porównania użyć w modelu Lmer: lsmeans czy glht?

Analizuję zestaw danych przy użyciu modelu efektów mieszanych z jednym ustalonym efektem (warunkiem) i dwoma efektami losowymi (uczestnik ze względu na projekt i parę wewnątrz przedmiotu). Model ten został wygenerowany z lme4pakietu:

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
15
Na czym polega problem z testowaniem post hoc?

Mój profesor statystyczny twierdzi, że wszystkie książki, na które patrzę, stwierdzają: testowanie post-hoc jest nienaukowe. Najpierw musisz wyprowadzić hipotezę z teorii, a następnie zebrać dane i je przeanalizować. Ale tak naprawdę nie rozumiem na czym polega problem. Załóżmy, że widzę dane...

post-hoc
13
Sidak czy Bonferroni?

Używam uogólnionego modelu liniowego w SPSS, aby spojrzeć na różnice w średniej liczbie gąsienic (nienormalne, przy zastosowaniu rozkładu Tweediego) na 16 różnych gatunkach roślin. Chcę przeprowadzić wiele porównań, ale nie jestem pewien, czy powinienem użyć testu korekcji Sidaka lub...

multiple-comparisons post-hoc bonferroni
12
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf