Un intervallo di confidenza è un intervallo che copre un parametro sconosciuto con ( 1 - α ) %fiducia. Gli intervalli di confidenza sono un concetto frequentista. Sono spesso confusi con intervalli credibili che è l'analogo bayesiano.
Questo è un problema della "7ª Olimpiade degli studenti di Kolmogorov nella teoria della probabilità": Data un'osservazione XXX da una distribuzione Normal(μ,σ2)Normal(μ,σ2)\operatorname{Normal}(\mu,\sigma^2) con entrambi i parametri sconosciuti, fornire un intervallo di confidenza per con un livello di confidenza di almeno il 99%.σ2σ2\sigma^2 Mi sembra che questo dovrebbe essere impossibile. Ho …
Nel mio corso di statistica elementare, ho imparato a costruire un intervallo di confidenza del 95% come media della popolazione, , basato sulla normalità asintotica per "grandi" dimensioni del campione. Oltre ai metodi di ricampionamento (come bootstrap), esiste un altro approccio basato sulla "probabilità del profilo" . Qualcuno potrebbe chiarire …
In inferenza statistica , problema 9.6b, è menzionato un "regione più alta densità (HDR)". Tuttavia, non ho trovato la definizione di questo termine nel libro. Un termine simile è la più alta densità posteriore (HPD). Ma non rientra in questo contesto, poiché 9.6b non menziona nulla di un precedente. E …
Supponiamo che io sia un consulente e che voglia spiegare al mio cliente l'utilità dell'intervallo di confidenza. Il cliente mi dice che i miei intervalli sono troppo ampi per essere utili e preferirebbe usarne uno largo la metà. Come dovrei rispondere?
Per illustrare la mia domanda, supponiamo che io abbia un set di addestramento in cui l'input ha un certo livello di rumore ma l'output no, per esempio; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, …
Supponiamo che stia provando a stimare un gran numero di parametri da alcuni dati ad alta dimensione, usando una sorta di stime regolarizzate. Il regolarizzatore introduce un certo pregiudizio nelle stime, ma può ancora essere un buon compromesso perché la riduzione della varianza dovrebbe più che compensare. Il problema si …
SPSS fornisce l'output "intervallo di confidenza dei mezzi di differenza". Ho letto in alcuni punti che significa "95 volte su 100, la nostra differenza media di esempio sarà tra questi limiti" Lo trovo poco chiaro. Qualcuno può suggerire una formulazione più chiara per spiegare "intervallo di confidenza della differenza di …
Ho 383 campioni che hanno un forte pregiudizio per alcuni valori comuni, come calcolerei l'IC 95% per la media? L'IC che ho calcolato sembra molto lontano, il che presumo sia perché i miei dati non sembrano una curva quando faccio un istogramma. Quindi penso di dover usare qualcosa come il …
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
Ho preso un campione di punti dati da una popolazione. Ognuno di questi punti ha un valore vero (noto dalla verità di base) e un valore stimato. Quindi calcolo l'errore per ciascun punto campionato e quindi calcolo l'RMSE del campione.nnn Come posso quindi dedurre una sorta di intervallo di confidenza …
Vorrei capire come generare intervalli di previsione per le stime di regressione logistica. Mi è stato consigliato di seguire le procedure in Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p. 98-99. Dopo aver implementato questa procedura e confrontandola con le R predict.glm, penso davvero che questo libro mostri la procedura …
Ho due proporzioni (ad esempio, percentuale di clic (CTR) su un collegamento in un layout di controllo e CTR su un collegamento in un layout sperimentale) e voglio calcolare un intervallo di confidenza del 95% attorno al rapporto di queste proporzioni. Come faccio a fare questo? So di poter usare …
La logica dell'imputazione multipla (MI) è quella di imputare i valori mancanti non una volta ma diverse (in genere M = 5) volte, risultando in M set di dati completati. I set di dati completati M vengono quindi analizzati con metodi di dati completi su cui le stime M e …
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
Ok, ho una regressione logistica e ho usato la predict()funzione per sviluppare una curva di probabilità basata sulle mie stime. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") Questo è fantastico, …
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