Domande taggate «multiple-comparisons»

Segnala situazioni in cui si è preoccupati di raggiungere la potenza e le dimensioni previste quando viene eseguita più di una prova di ipotesi.

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Guarda e troverai (una correlazione)
Ho diverse centinaia di misurazioni. Ora sto pensando di utilizzare un qualche tipo di software per correlare ogni misura con ogni misura. Ciò significa che ci sono migliaia di correlazioni. Tra questi ci dovrebbe essere (statisticamente) un'alta correlazione, anche se i dati sono completamente casuali (ogni misura ha solo circa …
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La regolazione dei valori di p in una regressione multipla per confronti multipli è una buona idea?
Supponiamo che tu sia un ricercatore / econometrico di scienze sociali che cerca di trovare predittori rilevanti della domanda di un servizio. Sono disponibili 2 variabili risultato / dipendente che descrivono la domanda (utilizzando il servizio sì / no e il numero di occasioni). Hai 10 variabili predittive / indipendenti …
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Perché il confronto multiplo è un problema?
Trovo difficile capire quale sia realmente il problema con più confronti . Con una semplice analogia, si dice che una persona che prenderà molte decisioni farà molti errori. Si applicano quindi precauzioni molto conservative, come la correzione di Bonferroni, in modo da rendere probabile che questa persona commetta qualsiasi errore, …
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Il significato di "dipendenza positiva" come condizione per utilizzare il solito metodo per il controllo FDR
Benjamini e Hochberg hanno sviluppato il primo (e ancora più ampiamente usato, credo) metodo per controllare il tasso di scoperta falsa (FDR). Voglio iniziare con un gruppo di valori P, ciascuno per un confronto diverso, e decidere quali sono abbastanza bassi da essere chiamati una "scoperta", controllando l'FDR su un …
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Contraddizione significativa nella regressione lineare: test t significativo per un coefficiente vs statistica F complessiva non significativa
Sto adattando un modello di regressione lineare multipla tra 4 variabili categoriali (con 4 livelli ciascuna) e un output numerico. Il mio set di dati ha 43 osservazioni. La regressione mi fornisce i seguenti valori dal test per ogni coefficiente di pendenza: . Pertanto, il coefficiente per il 4 ° …
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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Confronti multipli su un modello di effetti misti
Sto cercando di analizzare alcuni dati usando un modello a effetti misti. I dati che ho raccolto rappresentano il peso di alcuni giovani animali di diverso genotipo nel tempo. Sto usando l'approccio proposto qui: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ In particolare sto usando la soluzione n. 2 Quindi ho qualcosa del genere require(nlme) model …
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Procedura di selezione variabile per la classificazione binaria
Quali sono le selezioni variabili / caratteristiche che preferisci per la classificazione binaria quando ci sono molte più variabili / caratteristiche rispetto alle osservazioni nel set di apprendimento? Lo scopo qui è discutere qual è la procedura di selezione delle caratteristiche che riduce al meglio l'errore di classificazione. Possiamo correggere …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Dovremmo affrontare più rettifiche di confronto quando si utilizzano intervalli di confidenza?
Supponiamo di avere uno scenario di confronti multipli come l' inferenza post hoc su statistiche a coppie o come una regressione multipla, in cui stiamo facendo un totale di mmm confronti. Supponiamo anche che vorremmo sostenere l'inferenza in questi multipli usando intervalli di confidenza. 1. Applichiamo più aggiustamenti di confronto …
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Come affrontare l'analisi esplorativa dei dati e il dragaggio dei dati negli studi su piccoli campioni?
L'analisi dei dati esplorativi (EDA) spesso porta ad esplorare altre "tracce" che non appartengono necessariamente alla serie iniziale di ipotesi. Devo affrontare una situazione del genere nel caso di studi con una dimensione del campione limitata e molti dati raccolti attraverso diversi questionari (dati socio-demografici, scale neuropsicologiche o mediche - …
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