Domande taggate «t-distribution»

t è la distribuzione della statistica t che risulta da un test t. Utilizza questo tag solo per domande sulla distribuzione; usa [t-test] per domande sul test.

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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 …
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Prova che i coefficienti in un modello OLS seguono una distribuzione t con gradi di libertà (nk)
sfondo Supponiamo di avere un modello dei minimi quadrati ordinari in cui abbiamo coefficienti nel nostro modello di regressione, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} dove è un vettore di coefficienti , è la matrice di progettazione definita daββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 …
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Perché non facciamo uso della distribuzione t per costruire un intervallo di confidenza per una proporzione?
Per calcolare l'intervallo di confidenza (CI) per la media con deviazione standard della popolazione sconosciuta (sd) stimiamo la deviazione standard della popolazione impiegando la distribuzione t. In particolare, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} dove σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n} . Ma poiché non abbiamo una stima puntuale della deviazione standard …
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simulazione di campioni casuali con un dato MLE
Questa domanda con convalida incrociata che chiedeva di simulare un campione subordinato a una somma fissa mi ha ricordato un problema che mi è stato posto da George Casella . f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θθ\thetaθ^(x1,…,xn)=argmin∑i=1nlogf(xi|θ)θ^(x1,…,xn)=arg⁡min∑i=1nlog⁡f(xi|θ)\hat{\theta}(x_1,\ldots,x_n)=\arg\min \sum_{i=1}^n \log f(x_i|\theta)θθ\theta θ (X1,...,Xn)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θ^(X1,…,Xn)θ^(X1,…,Xn)\hat{\theta}(X_1,\ldots,X_n) Ad esempio, prendi una distribuzione , con parametro di posizione , la cui densità …
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Confusione su quando usare
Mi riferivo a questa lezione video per calcolare l'intervallo di confidenza . Tuttavia, ho un po 'di confusione. Questo ragazzo sta usando -statistics per il calcolo. Tuttavia, penso che avrebbe dovuto essere una statistica t . Non ci viene data la vera deviazione standard della popolazione. Stiamo usando la deviazione …
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Intuizione dietro la funzione di densità delle distribuzioni t
Sto studiando la distribuzione t di Student e ho iniziato a chiedermi come si deriverebbe la funzione di densità delle distribuzioni t (da wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f( t ) = Γ ( v + 12)v π--√Γ ( v2)( 1 + t2v)- v + 12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} dove è il …
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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
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