confidence-interval पर टैग किए गए जवाब

सामान्य रूप से वितरित की जाने वाली संख्याओं के एक यादृच्छिक सेट पर विचार करें: x <- rnorm(n=1000, mean=10) हम इस माध्य और मानक त्रुटि को जानना चाहेंगे ताकि हम निम्नलिखित कार्य करें: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0 units se(x) # something near 0.03 …

19 confidence-interval  data-transformation  descriptive-statistics 

मैंने कई स्थानों पर सुना / देखा है कि आप डेटा सेट को किसी ऐसी चीज़ में बदल सकते हैं जो सामान्य है-प्रत्येक नमूने के लघुगणक को ले जाकर वितरित किया जाता है, रूपांतरित डेटा के लिए विश्वास अंतराल की गणना करें, और उलटा ऑपरेशन का उपयोग करके आत्मविश्वास अंतराल …

19 confidence-interval  mean  lognormal 

मैं गैर-सामान्य रूप से वितरित नमूने में किसी माध्यम के विश्वास अंतराल की गणना कैसे कर सकता हूं? मैं समझता हूं कि बूटस्ट्रैप विधियां आमतौर पर यहां उपयोग की जाती हैं, लेकिन मैं अन्य विकल्पों के लिए खुला हूं। जबकि मैं एक गैर-पैरामीट्रिक विकल्प की तलाश कर रहा हूं, अगर …

19 confidence-interval  nonparametric  bootstrap  descriptive-statistics  skewness 

कल्पना करें कि आप एक प्रयोग को तीन बार दोहराते हैं। प्रत्येक प्रयोग में, आप तीन प्रतियाँ मापते हैं। तीन प्रायोगिक साधनों के बीच के अंतरों की तुलना में ट्रिपलीकेट्स काफी करीब होते हैं। भव्य माध्य की गणना करना बहुत आसान है। लेकिन कोई भव्य मतलब के लिए एक विश्वास …

19 confidence-interval  multilevel-analysis 

इस चार्ट को बनाने के लिए मैंने माध्य = 0 और sd = 1 के साथ एक सामान्य वितरण से विभिन्न आकार के यादृच्छिक नमूने उत्पन्न किए। विश्वास अंतराल तब t.test () फ़ंक्शन के साथ .001 से .999 (लाल रेखा) तक के अल्फा कटऑफ का उपयोग करके गणना की गई …

18 r  confidence-interval  profile-likelihood 

अज्ञात जनसंख्या मानक विचलन (sd) के साथ माध्य के लिए विश्वास-अंतराल (CI) की गणना करने के लिए हम t-वितरण को नियोजित करके जनसंख्या मानक विचलन का अनुमान लगाते हैं। विशेष रूप से, जहां । लेकिन क्योंकि, हमारे पास जनसंख्या के मानक विचलन का बिंदु अनुमान नहीं है, हम अनुमान लगाते …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

चलो कुछ रैखिक मॉडल हैं, उदाहरण के लिए सिर्फ सरल एनोवा: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) परिणाम इस प्रकार है: Call: lm(formula …

18 r  regression  confidence-interval 

मुझे विश्वास अंतराल के बारे में दो प्रश्न हैं: स्पष्ट रूप से एक संकीर्ण आत्मविश्वास अंतराल का अर्थ है कि उस अंतराल के भीतर एक अवलोकन प्राप्त करने का एक छोटा मौका है, इसलिए, हमारी सटीकता अधिक है। साथ ही ९ ५% आत्मविश्वास अंतराल ९९% विश्वास अंतराल की तुलना में …

18 confidence-interval 

बेसिक स्टैटिस्टिक्स कोर्स अक्सर एक सामान्य डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करके जनसंख्या पैरामीटर के माध्य का अनुमान लगाने के लिए सुझाव देते हैं जब नमूना आकार n बड़ा होता है (आमतौर पर 30 या 50 से अधिक)। छात्र के टी-वितरण का उपयोग नमूना के मानक विचलन में अनिश्चितता के लिए छोटे …

17 normal-distribution  confidence-interval  t-distribution 

बूटस्ट्रैप-आधारित आत्मविश्वास अंतराल का अध्ययन करते समय, मैं एक बार निम्नलिखित कथन पढ़ता हूं: यदि बूटस्ट्रैप वितरण को दाईं ओर तिरछा किया गया है, तो बूटस्ट्रैप-आधारित विश्वास अंतराल एंडपॉइंट को दाईं ओर आगे बढ़ने के लिए एक सुधार को शामिल करता है; यह उल्टा लग सकता है, लेकिन यह सही …

17 confidence-interval  bootstrap 

मान लीजिए कि एक ही आबादी से दो स्वतंत्र नमूने हैं, और दो नमूनों पर बिंदु अनुमान और विश्वास अंतराल प्राप्त करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग किया गया था। तुच्छ मामलों में एक समझदार व्यक्ति सिर्फ दो नमूनों को पूल करेगा और विश्लेषण करने के लिए एक विधि …

17 confidence-interval  meta-analysis 

मैं हाल ही में एक पेपर पढ़ रहा था जिसमें उसके आत्मविश्वास और विश्वसनीय अंतराल में यादृच्छिकता शामिल थी, और मैं सोच रहा था कि क्या यह मानक है (और, यदि हां, तो ऐसा क्यों करना उचित है)। अंकन सेट करने के लिए, मान लें कि हमारा डेटा और हम …

16 confidence-interval  credible-interval 

नोट: अग्रिम में माफी अगर यह एक डुप्लिकेट है, तो मुझे अपनी खोज में एक समान q नहीं मिला कहें कि हमारे पास एक सच्चा पैरामीटर है। एक आत्मविश्वास अंतराल सी (एक्स) एक आरवी है जिसमें पी शामिल है, 95% समय कहते हैं। अब मान लें कि हम X का …

16 probability  confidence-interval 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 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 

Let में iid यादृच्छिक चर का एक परिवार हो मान{Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1] , एक मतलब होनेμμ\mu और विचरणσ2σ2\sigma^2 । मतलब, का उपयोग कर के लिए एक सरल विश्वास अंतरालσσ\sigma जब भी यह जाना जाता है, द्वारा दिया जाता है P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation