z-test पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए कि मेरे पास चार, पारस्परिक रूप से अनन्य विशेषताओं के साथ तीन आबादी है। मैं प्रत्येक आबादी से यादृच्छिक नमूने लेता हूं और उन विशेषताओं के लिए एक क्रोस्टैब या आवृत्ति तालिका का निर्माण करता हूं जो मैं माप रहा हूं। क्या मैं यह कहने में सही हूं: …

52 chi-squared  proportion  contingency-tables  z-test 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

पृष्ठभूमि: मैं परिकल्पना परीक्षण पर काम करने वाले सहयोगियों को एक प्रस्तुति दे रहा हूं, और इसमें से अधिकांश को ठीक समझता हूं, लेकिन एक पहलू यह है कि मैं खुद को गांठ बांध रहा हूं और साथ ही दूसरों को समझाने की कोशिश कर रहा हूं। यह वही है …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

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 

पृष्ठभूमि: सुरक्षित रूप से छोड़ें - यह यहाँ संदर्भ के लिए है, और प्रश्न को वैध बनाने के लिए। इस पत्र का उद्घाटन पढ़ता है: "कार्ल पियर्सन की प्रसिद्ध ची-वर्ग आकस्मिक परीक्षण एक और आंकड़ा से ली गई है, z आंकड़ा कहा जाता है, सामान्य वितरण पर आधारित। का सबसे …

15 chi-squared  proportion  z-test 

मान लें कि मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या दो स्वतंत्र नमूनों के अलग-अलग साधन हैं। मुझे पता है कि अंतर्निहित वितरण सामान्य नहीं है । यदि मैं सही ढंग से समझता हूं, तो मेरा परीक्षण सांख्यिकीय मतलब है , और बड़े पर्याप्त नमूना आकारों के लिए, सामान्य रूप …

13 t-test  central-limit-theorem  z-test 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 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 

मैं सामान्यीकृत, रैखिक और मिश्रित मॉडल से एक उदाहरण प्रस्तुत कर रहा हूं । मेरा MWE नीचे है: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

परिकल्पना परीक्षण में, एक आम सवाल यह है कि जनसंख्या का विचरण क्या है? मेरा सवाल यह है कि हम कभी भी जनसंख्या परिवर्तन को कैसे जान सकते हैं? यदि हम संपूर्ण वितरण को जानते हैं, तो हम पूरी आबादी का मतलब भी जान सकते हैं । फिर परिकल्पना परीक्षण …

10 hypothesis-testing  variance  t-test  z-test