Domande taggate «parametric»

Modelli statistici descritti da un numero finito di parametri a valori reali. Spesso utilizzato in contrasto con le statistiche non parametriche.

3
Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
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 
3
Come definire rigorosamente la probabilità?
La probabilità potrebbe essere definita in diversi modi, ad esempio: la funzione da che mappa a cioè .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} la funzione casualeL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) potremmo anche considerare che la probabilità è solo la probabilità "osservata"L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) in pratica la probabilità porta informazioni su solo …
1
Perché usare il bootstrap parametrico?
Attualmente sto cercando di capire meglio alcune cose riguardanti il ​​bootstrap parametrico. La maggior parte delle cose sono probabilmente banali, ma penso ancora che potrei essermi perso qualcosa. Supponiamo che io voglia ottenere intervalli di confidenza per i dati usando una procedura di bootstrap parametrica. Quindi ho questo campione e …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.