Domande taggate «sample-size»

Questo tag è molto ambiguo. Usalo quando la domanda riguarda la dimensione del campione e NESSUNO dei seguenti sono più appropriati: [piccolo campione], [dati di grandi dimensioni], [analisi di potenza], [potenza], [sottodeterminato] o [classi sbilanciate].

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Perché la distribuzione campionaria della varianza è una distribuzione chi-quadrata?
La dichiarazione La distribuzione campionaria della varianza del campione è una distribuzione chi-quadrato con grado di libertà uguale a n−1n−1n-1 , dove nnn è la dimensione del campione (dato che la variabile casuale di interesse è normalmente distribuita). fonte La mia intuizione In un certo senso ha un senso intuitivo …
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Mostrando che 100 misurazioni per 5 soggetti forniscono molte meno informazioni di 5 misurazioni per 100 soggetti
Durante una conferenza ho sentito la seguente dichiarazione: 100 misurazioni per 5 soggetti forniscono molte meno informazioni rispetto a 5 misurazioni per 100 soggetti. È abbastanza ovvio che questo è vero, ma mi chiedevo come si potesse dimostrarlo matematicamente ... Penso che si possa usare un modello misto lineare. Tuttavia, …
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
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. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Esempio di distribuzione in cui è necessaria una grande dimensione del campione per il teorema del limite centrale
Alcuni libri affermano che una dimensione del campione di dimensione 30 o superiore è necessaria affinché il teorema del limite centrale fornisca una buona approssimazione per . X¯X¯\bar{X} So che questo non è abbastanza per tutte le distribuzioni. Vorrei vedere alcuni esempi di distribuzioni in cui anche con una grande …
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Come si decide la dimensione del campione quando si esegue il polling di una popolazione numerosa?
L'Australia sta attualmente organizzando le elezioni e comprensibilmente i media riportano quotidianamente nuovi risultati di sondaggi politici. In un paese di 22 milioni quale percentuale della popolazione dovrebbe essere campionata per ottenere un risultato statisticamente valido? È possibile che l'uso di un campione troppo grande possa influenzare i risultati o …
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Bootstrap: il problema del sovradimensionamento
Supponiamo che uno esegua il cosiddetto bootstrap non parametrico tracciando campioni di dimensioni n ciascuno ciascuno dalle n osservazioni originali con sostituzione. Credo che questa procedura equivale a stimare la funzione di distribuzione cumulativa dal cdf empirico:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function e quindi ottenere i campioni di bootstrap simulando osservazioni dalla stima b …
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