Domande taggate «experiment-design»

Lo studio di come strutturare un esercizio di raccolta di informazioni in cui sono presenti variazioni.

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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 
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Qual è la differenza tra ITT e ATE?
Ho difficoltà a comprendere i diversi stimatori che possono essere utilizzati in una valutazione d'impatto. So che lo stimatore di intenzione di trattare (ITT) confronta le differenze tra soggetti idonei senza il programma e soggetti idonei con il programma, indipendentemente dalla conformità. Tuttavia, ho pensato che anche l'effetto del trattamento …
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Esperimenti validi, utili e caratteristici per la progettazione statistica (ottimale) degli esperimenti
Esistono più fenomeni a cui è possibile applicare la progettazione sperimentale di quante siano le strategie di progettazione valide alternative. Questo dovrebbe essere vero, anche se ci sono molti modi per progettare correttamente un esperimento. Quali sono i migliori "problemi" che dimostrano veramente il valore e la sfumatura dei diversi …
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Assegnazione casuale: perché preoccuparsi?
L'assegnazione casuale è preziosa perché garantisce l'indipendenza del trattamento da potenziali esiti. Questo è il modo in cui conduce a stime imparziali dell'effetto medio del trattamento. Ma altri schemi di assegnazione possono anche garantire sistematicamente l'indipendenza del trattamento da potenziali esiti. Quindi perché abbiamo bisogno di un incarico casuale? Detto …
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Cosa fare con le variabili confondenti?
Ho bisogno di fare un esperimento. Prima lasciami descrivere la situazione attuale. La compagnia per cui lavoro è un cinema. Ha una sezione di gioco in cui le persone in attesa di film possono passare il tempo giocando. Le persone possono pagare solo utilizzando la tessera prepagata. Purtroppo questa sezione …
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