sample-size पर टैग किए गए जवाब

क्या किसी नियम या अंगूठे का कोई तरीका भी यह बताने के लिए है कि किसी दिए गए मापदंडों के साथ मॉडल का अनुमान लगाने के लिए कितना बड़ा नमूना होना चाहिए? इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि मैं 5 मापदंडों के साथ एक न्यूनतम-वर्ग प्रतिगमन का अनुमान लगाना चाहता हूं, …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

के साथ चारों ओर खेलने के बोस्टन आवास डेटासेट और RandomForestRegressor(w / डिफ़ॉल्ट पैरामीटर) में scikit-जानने के लिए, मैं कुछ अजीब देखा: मतलब पार सत्यापन स्कोर में कमी आई के रूप में मैं 10 मेरे पार सत्यापन रणनीति के रूप में था इस प्रकार से परे परतों की संख्या में …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

मैं एक पूरी नौसिखिया हूँ :) मैं लगभग 745,000 की आबादी से 10,000 के नमूने के आकार के साथ एक अध्ययन कर रहा हूं। प्रत्येक नमूना "प्रतिशत समानता" का प्रतिनिधित्व करता है। नमूनों में से अधिकांश 97% -98% के आसपास हैं, लेकिन कुछ 60% और 90% के बीच हैं, यानी …

11 bootstrap  sample-size  resampling 

एक अध्ययन के लिए अति-संचालित होने का क्या मतलब है? मेरी धारणा यह है कि इसका मतलब है कि आपके नमूने के आकार इतने बड़े हैं कि आपके पास ऋणात्मक प्रभाव आकारों का पता लगाने की शक्ति है। ये प्रभाव आकार शायद इतने छोटे होते हैं कि वे चर के …

11 statistical-significance  sample-size  effect-size  power-analysis  power 

मैं व्यापार से एक सॉफ्टवेयर डिजाइनर हूं और मैं एक ग्राहक के लिए एक परियोजना पर काम कर रहा हूं, और मैं यह सुनिश्चित करना चाहूंगा कि मेरा विश्लेषण सांख्यिकीय ध्वनि है। निम्नलिखित पर विचार करें: हमारे पास एन विज्ञापन (एन <10) हैं, और हम बस यह जानना चाहते हैं …

11 anova  sample-size  t-test  rule-of-thumb 

एक अध्ययन के लिए आवश्यक नमूना आकार की गणना कैसे करता है जिसमें विषयों के एक समूह में एक सर्जरी के समय एक एकल निरंतर चर मापा जाएगा और फिर दो साल बाद उन्हें कार्यात्मक परिणाम या बिगड़ा परिणाम के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। हम यह देखना चाहेंगे कि …

11 logistic  sample-size 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

SurveyMonkey में आपके जनसंख्या आकार के आधार पर त्रुटि या विश्वास अंतराल के दिए गए मार्जिन के लिए आपको कौन सा नमूना आकार चाहिए, यह पता लगाने के लिए चरण और एक चार्ट है। सर्वेमोंकी नमूना आकार क्या यह चार्ट केवल इस तथ्य को अनदेखा करता है कि आपको एक …

11 confidence-interval  sample-size  survey  sample 

मेटा-विश्लेषण के लिए सटीक-आधारित भारिंग केंद्रीय है? बोरेनस्टीन एट अल। (2009) लिखें कि मेटा-विश्लेषण के लिए यह संभव है कि सभी आवश्यक हो: अध्ययन एक बिंदु अनुमान की रिपोर्ट करता है जिसे एकल संख्या के रूप में व्यक्त किया जा सकता है। उस बिंदु अनुमान के लिए भिन्न की गणना …

10 variance  sample-size  missing-data  meta-analysis 

मान लें कि मेरे पास एक छोटा नमूना आकार है, जैसे कि एन = 100, और दो वर्ग। मुझे मशीन लर्निंग के लिए प्रशिक्षण, क्रॉस-सत्यापन, और परीक्षण सेट आकार कैसे चुनना चाहिए? मैं सहजता से चुनूंगा प्रशिक्षण सेट आकार 50 के रूप में क्रॉस सत्यापन सेट आकार 25, और 25 …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

क्या यह विश्वास अंतराल की गणना करने और परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए समझ में आता है जब पूरी आबादी से डेटा उपलब्ध है? मेरी राय में, इसका उत्तर नहीं है, क्योंकि हम मापदंडों के सही मूल्यों की सही गणना कर सकते हैं। लेकिन फिर, मूल आबादी से डेटा …

10 hypothesis-testing  confidence-interval  sample-size  large-data  population 

मैं द्विपद डेटा से एकल नमूने के लिए , बनाम , जहां जनसंख्या में सफलताओं का अनुपात है , के साथ एक शक्ति विश्लेषण करना चाहता हूं । यदि , मैं या तो सामान्य सन्निकटन का उपयोग द्विपद, या साथ कर सकता हूं , लेकिन , ये दोनों विफल होते …

10 hypothesis-testing  sample-size  power-analysis  power 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

अपने मेटा-विश्लेषण को प्रस्तुत करने से पहले मैं विषमता और प्रकाशन पूर्वाग्रह के परीक्षण के लिए एक फ़नल प्लॉट बनाना चाहता हूं। मेरे पास प्रत्येक अध्ययन से प्रभावित आकार और प्रभाव आकार हैं, जो मान -1 से +1 तक लेते हैं। मेरे पास मरीजों के लिए नमूना आकार n1, n2 …

10 meta-analysis  sample-size  standard-error  funnel-plot  publication-bias 

क्या यादृच्छिक प्रभाव मॉडल में प्रति क्लस्टर टिप्पणियों की संख्या के लिए एक तर्कसंगत है? मेरे पास 700 क्लस्टरों के साथ 1,500 का एक नमूना आकार है जो विनिमेय यादृच्छिक प्रभाव के रूप में तैयार किया गया है। मेरे पास कम, लेकिन बड़े समूहों के निर्माण के लिए समूहों को …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis