change-scores पर टैग किए गए जवाब

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प्री-पोस्ट उपचार-नियंत्रण डिजाइनों का विश्लेषण करते समय सबसे अच्छा अभ्यास
निम्नलिखित सामान्य डिजाइन की कल्पना करें: 100 प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से या तो उपचार या नियंत्रण समूह के लिए आवंटित किया जाता है निर्भर चर संख्यात्मक है और पूर्व-उपचार के बाद मापा जाता है इस तरह के डेटा का विश्लेषण करने के लिए तीन स्पष्ट विकल्प हैं: मिश्रित एनोवा …

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क्या परिवर्तन के अंकों पर एक स्वतंत्र चर के प्रभाव का परीक्षण करते समय आधारभूत माप को नियंत्रण चर के रूप में शामिल करना मान्य है?
मैं एक OLS प्रतिगमन चलाने का प्रयास कर रहा हूं: DV: एक वर्ष में वजन में परिवर्तन (प्रारंभिक वजन - अंत वजन) IV: आप व्यायाम करते हैं या नहीं। हालांकि, यह उचित प्रतीत होता है कि भारी लोग पतले लोगों की तुलना में व्यायाम के प्रति यूनिट अधिक वजन कम …

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एक लैमर मॉडल से प्रभावों की पुनरावृत्ति की गणना
मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

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आंशिक रूप से युग्मित और आंशिक रूप से अप्रकाशित डेटा के लिए टी-टेस्ट
एक अन्वेषक कई डेटासेट के संयुक्त विश्लेषण का उत्पादन करना चाहता है। कुछ डेटासेट में उपचार ए और बी के लिए युग्मित अवलोकन होते हैं। अन्य में अप्रकाशित ए और / या बी डेटा होते हैं। मैं ऐसे आंशिक रूप से युग्मित डेटा के लिए, टी-परीक्षण के अनुकूलन के लिए, …

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जैसे-जैसे पुनरावृत्तियों की संख्या बढ़ती है, धीरे-धीरे बूस्टिंग मशीन की सटीकता कम होती जाती है
मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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