Questions tagged «group-differences»

我开始与使用的涉猎glmnet与LASSO回归那里我感兴趣的结果是二分。我在下面创建了一个小的模拟数据框： age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) m_edu <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1) p_edu <- c(0, 2, 2, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

我具有研究生水平的统计学背景（假设我知道本科水平的数学统计学和概率论（例如，Wackerly等人，Ross'Probability），并且对度量理论有所了解）。 我最近开始从事教育统计方面的实验设计和统计报告工作，并被安排在一个项目上，该项目主要是在评估学校的问责制指标，并且必须分析数据，提出更改建议等。请注意，我是唯一的我部门有数学统计学背景的一位。 在我的位置上，人们强烈建议使用效果大小来衡量程序的有效性。我唯一一次听说过效应大小是从我的朋友那里学习的，心理学。我的印象是影响大小= 均值差标准偏差。规模效应=均值差标准偏差。\text{Effect Size} = \dfrac{\text{Difference of Means}}{\text{Standard Deviation}}\text{.} 与传统的假设检验相比，该指标有什么用处？为什么我要关心它？在我看来，这不过是两样本检验的检验统计量而已。除了将所有内容放到相同的规模（这就是为什么任何人真正地“规范化”任何东西的原因）之外，我认为这一点都没有用，但是我认为测试统计数据（这对我来说是效果大小）已经过时了和是首选。ŤŤtppp

18 effect-size  group-differences 

假设由和组成的两组分别对从最重要到最不重要的25个项目进行排名。比较这些排名的最佳方法是什么？n 2ñ1个n1n_1ñ2n2n_2 显然，可以进行25个Mann-Whitney U测试，但这将导致需要解释的25个测试结果太多（并且在严格使用中会带来多重比较的问题）。对我来说，还不是很清楚，排名是否满足该测试的所有假设。 我也会对有关评级与排名的文献的指针感兴趣。 背景：这25个项目都与教育有关，并且这两组是不同类型的教育者。两组都很小。 编辑以响应@ttnphns： 我并不是要比较第1组和第2组中项目的总排名-就像@ttnphns指出的那样，这是一个常数。但是第1组和第2组的排名会有所不同；也就是说，第1组的项目1排名可能高于第2组。 我可以逐项比较它们，获取每个项目的均值或中位数排名，并进行25次测试，但是我想知道是否有更好的方法可以做到这一点。

15 ranking  group-differences 

我正在同peer审查一篇学术期刊文章，作者写了以下内容作为不报告任何推论统计数据的理由（我确定了这两组的性质）： 总共的2349（1.1％）的受访者25报道X。我们适当地避免提供将X组与Y组（其他2,324名参与者）进行统计学比较的分析，因为这些结果可能是偶然性所驱动，而这种结果很少见。 我的问题是，这项研究的作者是否有理由在比较群体方面有所作为？如果没有，我会向他们推荐什么？

14 hypothesis-testing  sample-size  power-analysis  power  group-differences 

我的数据集非常大，大约缺少5％的随机值。这些变量相互关联。以下示例R数据集只是一个具有虚拟相关数据的玩具示例。 set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) <- paste("sample", 1:200, sep = "") #M variables are correlated N <- 2000000*0.05 # 5% random missing values inds <- round ( runif(N, 1, length(xmat)) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

的mgcv软件包R具有两个功能，用于拟合张量积相互作用：te()和ti()。我了解两者之间的基本分工（拟合非线性交互与将这种交互分解为主要效果和交互）。我不明白的是为什么te(x1, x2)而ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)可能产生（略）不同的结果。 MWE（改编自?ti）： require(mgcv) test1 <- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x <- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n <- 500 x <- runif(n)/20;z <- runif(n); xs <- seq(0,1,length=30)/20;zs <- seq(0,1,length=30) pr <- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth <- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f <- test1(x,z) y <- f + rnorm(n)*0.2 par(mfrow = c(2,2)) # …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

因此，首先，我在这个论坛上进行了一些研究，我知道 已经提出了非常相似的问题，但是通常没有得到正确答案，或者有时答案不够详尽，我无法理解。所以这一次我的问题是：我有两组数据，每组数据都像这样进行多项式回归： Ratio<-(mydata2[,c(2)]) Time_in_days<-(mydata2[,c(1)]) fit3IRC <- lm( Ratio~(poly(Time_in_days,2)) ) 多项式回归图为： 系数为： > as.vector(coef(fit3CN)) [1] -0.9751726 -4.0876782 0.6860041 > as.vector(coef(fit3IRC)) [1] -1.1446297 -5.4449486 0.5883757 现在，我想知道，是否有一种方法可以使用R函数进行检验，从而知道两个天数的相关区间为[ 1100]。 根据我的理解，我无法直接应用方差分析测试，因为这些值来自两组不同的数据或AIC（用于比较模型/真实数据）。 我试图按照@Roland在相关问题中给出的说明进行操作，但在查看结果时可能会误解了一些内容： 这是我所做的： 我将两个数据集合并为一个。 f是@Roland谈到的可变因素。我将第一组的数字设置为1，将另一组的数字设置为0。 y<-(mydata2[,c(2)]) x<-(mydata2[,c(1)]) f<-(mydata2[,c(3)]) plot(x,y, xlim=c(1,nrow(mydata2)),type='p') fit3ANOVA <- lm( y~(poly(x,2)) ) fit3ANOVACN <- lm( y~f*(poly(x,2)) ) 我的数据现在看起来像这样： 红色的fit3ANOVA仍在工作，但我对蓝色的问题fit3ANOVACN有疑问，该模型的结果很奇怪。我不知道拟合模型是否正确，我不明白@Roland的确切含义。 考虑@DeltaIV解决方案，我想在那种情况下： 即使模型重叠，它们的模型也存在显着差异。我可以这样假设吗？

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

我正在处理数据集。使用一些模型识别技术后，我得出了一个ARIMA（0,2,1）模型。 我使用R detectIO包TSA中的函数在对原始数据集进行第48次观察时检测到创新的离群值（IO）。 如何将这个离群值合并到模型中，以便将其用于预测？我不想使用ARIMAX模型，因为我可能无法根据R中的模型做出任何预测。还有其他方法可以做到吗？ 以下是我的价值观： VALUE <- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 9.6 9.8 10.0 9.9 9.9 9.8 9.8 9.9 9.9 9.6 9.4 …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

我有以下形式的GLMM： lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 当我使用时drop1(model, test="Chi")，我得到的结果与Anova(model, type="III")从汽车包装或汽车上获得的结果不同summary(model)。后两个给出相同的答案。 通过使用大量虚构数据，我发现这两种方法通常没有区别。对于平衡线性模型，不平衡线性模型（不同组中的n不相等）和平衡广义线性模型，它们给出相同的答案，但对于平衡广义线性混合模型，它们给出相同的答案。因此看来，只有在包括随机因素的情况下，这种矛盾才会显现出来。 为什么这两种方法之间存在差异？ 使用GLMM时应使用Anova()还是drop1()应使用？ 至少就我的数据而言，两者之间的差异很小。哪一个使用都重要吗？

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 

我正在尝试在R中拟合离散时间模型，但不确定如何执行。 我读过您可以将因变量组织在不同的行中，每个时间观察行一个，并将该glm函数与logit或cloglog链接一起使用。从这个意义上讲，我有三列：ID，Event（在每个时间范围内为1或0）和Time Elapsed（自观察开始以来）以及其他协变量。 如何编写适合模型的代码？哪个因变量？我想我可以将其Event用作因变量，并将其包括Time Elapsed在协变量中。但是，会发生什么ID呢？我需要吗？ 谢谢。

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

假设我们有两个样本：A和B。假设这些人口是由个体组成的，我们选择根据特征来描述个体。这些功能中有些是分类的（例如，它们开车上班吗？），有些是数字的（例如，它们的高度）。我们称这些功能为：。我们收集了数百个这样的功能（例如n = 200），为简单起见，我们假设所有个人都没有错误也没有噪音。X1个… XñX1…XnX_1 \ldots X_n 我们假设两个人口是不同的。我们的目标是回答以下两个问题： 它们实际上有很大不同吗？ 它们之间有何显着不同？ 决策树（例如，随机森林）和线性回归分析等方法可以提供帮助。例如，可以查看随机森林中的要素重要性或线性回归中的拟合系数，以了解可以区分这些类别的要素，并探索要素与种群之间的关系。 在走这条路之前，我想先了解一下我的选择，什么是好做法以及现代与坏做法。请注意，我的目的不是预测本身，而是测试并发现组之间的任何重大差异。 解决该问题的一些原则方法是什么？ 这是我的一些担忧： 线性回归分析之类的方法可能无法完全回答（2），对吧？例如，一次拟合可以帮助您找到一些差异，但不是所有明显的差异。例如，多重共线性可能使我们无法找到所有特征在组之间的变化方式（至少在一次拟合中）。出于同样的原因，我希望方差分析也无法提供（2）的完整答案。 尚不清楚预测方法将如何回答（1）。例如，我们应该最小化什么分类/预测损失函数？而且一旦适应后，我们如何测试两组之间是否存在显着差异？最后，我担心我得到的答案（1）可能取决于我使用的特定分类模型集。

9 anova  random-forest  cart  group-differences 

假设我有一个频率为4个可能的事件的样本： Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 并且我具有发生事件的预期概率： p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 利用我四个事件的观测频率之和（18），我可以计算事件的预期频率，对吗？ expectedE1 - 18 * 0.2 = 3.6 expectedE2 - 18 * 0.1 = 1.8 expectedE1 - 18 * 0.1 = 1.8 expectedE1 - …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

我如何测试一个亚组（例如，死亡者）的平均值（例如，血压）是否不同于整个组（例如，所有患有该疾病的人，包括死亡者）？ 显然，第一个是第二个的子组。 我应该使用什么假设检验？

9 hypothesis-testing  group-differences 

接下来的嫁接摘自本文。我是新手，要引导并尝试为带有R boot包的线性混合模型实现参数，半参数和非参数自举。 R代码 这是我的R代码： library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, indices){ data <- data[indices, ] mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data) fixef(mod) } set.seed(12345) Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99) Out 问题 …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography