t-distribution पर टैग किए गए जवाब

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

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 

पृष्ठभूमि मान लें कि हमारे पास एक ऑर्डिनरी लेस्टर स्क्वेयर मॉडल है, जहां हम अपने प्रतिगमन मॉडल में गुणांक रखते हैं, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} जहां एक है गुणांकों के वेक्टर, है डिजाइन मैट्रिक्स द्वारा परिभाषित किया गयाββ\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)} \\ …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

छात्र के वितरण के मापदंडों के लिए अधिकतम संभावना अनुमानक क्या हैं? क्या वे बंद रूप में मौजूद हैं? एक त्वरित Google खोज ने मुझे कोई परिणाम नहीं दिया। आज मुझे यूनीवेट मामले में दिलचस्पी है, लेकिन शायद मुझे मॉडल को कई आयामों तक विस्तारित करना होगा। संपादित करें: मैं …

23 estimation  maximum-likelihood  t-distribution 

चलो के साथ एक छात्र टी वितरण से आईआईडी तैयार किया जा एन , स्वतंत्रता की डिग्री मध्यम आकार के लिए n (कहते हैं कि 100 से कम)। निर्धारित टी = Σ 1 ≤ मैं ≤ कश्मीर टी 2 मैं है लगभग एक ची-वर्ग के साथ के रूप में वितरित …

20 chi-squared  central-limit-theorem  t-distribution 

विकिपीडिया के अनुसार, मैं समझता हूं कि जब सामान्य रूप से वितरित आबादी से आईआईडी अवलोकन होते हैं तो टी-वितरण टी-मूल्य का नमूना वितरण होता है। हालाँकि, मैं सहज रूप से यह नहीं समझ पा रहा हूँ कि टी-डिस्ट्रीब्यूशन का आकार चर्बी से बदलकर लगभग पूरी तरह से सामान्य क्यों …

19 normal-distribution  t-distribution 

... और क्यों ? मान लिया जाये कि , एक्स 2 मतलब के साथ स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं μ 1 , μ 2 और विचरण σ 2 1 , σ 2 2 क्रमशः। मेरी मूल सांख्यिकी पुस्तक मुझे बताती है कि X 1 - X 2 के वितरण में निम्नलिखित …

19 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution 

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 

यह क्रॉस वैलिडेटेड प्रश्न जो एक निश्चित राशि पर एक नमूना सशर्त का अनुकरण करने के बारे में पूछ रहा है, ने मुझे जॉर्ज कैसला द्वारा मेरे लिए निर्धारित एक समस्या की याद दिला दी । एक पैरामीट्रिक मॉडल f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) , और इस मॉडल से एक iid नमूना, , MLE …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

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 

व्यवहार में, एक रेखीय प्रतिगमन गुणांक के महत्व की जांच करने के लिए एक मानक टी-परीक्षण का उपयोग करना आम बात है। गणना के यांत्रिकी मुझे समझ में आते हैं। ऐसा क्यों है कि टी-वितरण का उपयोग रैखिक प्रतिगमन परिकल्पना परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले मानक परीक्षण सांख्यिकीय को …

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

मैं विश्वास अंतराल की गणना के लिए इस वीडियो व्याख्यान का उल्लेख कर रहा था । हालाँकि, मुझे कुछ भ्रम है। यह व्यक्ति गणना के लिए -statistics का उपयोग कर रहा है । हालांकि, मुझे लगता है कि यह एक होना चाहिए -statistics। हमें जनसंख्या का वास्तविक मानक विचलन नहीं …

15 confidence-interval  t-distribution 

एसपीएसएस टी-टेस्ट प्रक्रिया 2 स्वतंत्र साधनों की तुलना करते समय 2 विश्लेषणों की रिपोर्ट करती है, एक समान रूपांतरों के साथ एक विश्लेषण मान लिया गया है और एक समान रूपांतरों के साथ विश्लेषण नहीं किया गया है। स्वतंत्रता की डिग्री (df) जब समान भिन्नताओं को मान लिया जाता है …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

मैं इस तथ्य से वाकिफ हूं कि गॉसेट टी- डेडिस्ट्रेशन के साथ आया था , लेकिन "टी" की व्युत्पत्ति क्या है? T -est और t -distribution में "t" का अंत कैसे हुआ ?

13 t-test  terminology  t-distribution  history  etymology 

मैं स्टूडेंट के टी-डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे आश्चर्य होने लगा है कि टी-डिस्ट्रीब्यूशन डेंसिटी फंक्शन (विकिपीडिया, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution से ) कोई कैसे निकालेगा : f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(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}} जहां स्वतंत्रता की डिग्री है और गामा फ़ंक्शन है। इस फ़ंक्शन का अंतर्ज्ञान क्या है? मेरा मतलब है, …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

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