Statistische Modelle Spickzettel

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Ich habe mich gefragt, ob es ein statistisches Modell für "Spickzettel" gibt, das eine oder mehrere Informationen enthält:

  • Wann ist das Modell anzuwenden?
  • wenn Sie das Modell nicht benutzen
  • Erforderliche und optionale Eingaben
  • erwartete Ergebnisse
  • Wurde das Modell in verschiedenen Bereichen (Politik, Bio, Technik, Fertigung usw.) getestet?
  • Wird es in der Praxis oder Forschung akzeptiert?
  • erwartete Abweichung / Genauigkeit / Präzision
  • Vorbehalte
  • Skalierbarkeit
  • veraltetes Modell, vermeiden oder nicht verwenden
  • usw ..

Ich habe bereits Hierarchien auf verschiedenen Websites und einige vereinfachte Modell-Spickzettel in verschiedenen Lehrbüchern gesehen. Es wäre jedoch schön, wenn es ein größeres Modell gäbe, das verschiedene Arten von Modellen umfasst, die auf verschiedenen Arten von Analysen und Theorien basieren.

references modeling dassouki
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+1 Ich bin jedoch über diese Art von Dingen gemischt. Oft scheinen sie zu existieren, sodass jemand nicht viel über die fraglichen Analysen wissen kann, aber dennoch durch die Liste scrollen kann, einen Namen findet, der ihren Bedingungen entspricht, und dann die Prozeduren durchläuft. Kurz gesagt, ich fürchte, sie führen zu "Kochbuchdaten". Außerdem vermute ich, dass sie die Vorstellung bestärken, dass dies eindeutige Tests ohne zugrunde liegende Kontinuität sind und dass der Test (p-Wert) alles ist, was wichtig ist. IE, sie helfen, falsche Vorstellungen und konzeptionelle Vorurteile über Statistiken zu festigen. Trotzdem haben sie einen gewissen Wert ...
gung - Reinstate Monica
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Ich stimme dem nicht ab, aber ich möchte die Warnung von @ gung bekräftigen. Jede solche Liste wird völlig irreführend sein, es sei denn, mehrere Abschnitte sind pro Technik mehrere Seiten lang (Vorsichtsmaßnahmen, Verwendungszweck, Nichtverwendungszweck usw.), und ich kann vorhersagen, dass mehrere vorgeschlagene Abschnitte unweigerlich irreführend sein werden (Erwartete Abweichung / Genauigkeit / Präzision, Wurde es in verschiedenen Bereichen usw. "getestet"? Diese Gesamtliste wird für die Wissenschaft einen Rückschritt bedeuten. ES KÖNNTE nützlich sein, eine Liste veralteter Techniken (mit aufgelisteten Ersatztechniken) zu haben, aber ...
Wayne

Antworten:

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Ich habe zuvor UCLAs "Welche statistische Analyse soll ich verwenden?" Gefunden. Um hilfreich zu sein: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/whatstat/default.htm

Es enthält auch Beispiele für die Durchführung der Analyse in SAS, Stata und SPSS - wenn auch nicht in R!

Thylacoleo
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Eine einfache Hilfe über die Mailingliste rseek.org oder r-help macht Sie mit den meisten (allen?) Methoden in R (dem Programmpaket, das ich jedem empfehlen würde) vertraut. Guter Link.
Roman Luštrik
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R Beispiele wurden der Website hinzugefügt!
Drew75
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Diese Seite scheint zu stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/whatstat umgezogen zu sein (Stand 20.09.2017)
Andre Holzner
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Meinen Sie einen Entscheidungsbaum für statistische Analysen? ( google search ), wie folgt (nur mit Erweiterungen): (Quelle: processma.com )Alt-Text

?

Übrigens, beachten Sie, dass das Diagramm insofern falsch ist, als die Tests, die es für den Median anbietet, nicht für den Median, sondern für den Rang sind ... (es wäre für den Median, wenn die Verteilung symmetrisch wäre)

Tal Galili
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Ähnliches, enthält jedoch mehr Informationen als nur den Namen des Tests. Wir haben einige dieser Diagramme in der Stadt- und Verkehrsmodellierung. Sie zeigen eine große Tabelle, in der sie Tests nach Problemtypen angeben. Sie listen auch Vorbehalte, erwartete Zeit / Dauer, Ein- und Ausgänge usw. auf
dassouki
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Beim Lesen von "Using Multivariate Statistics (4. Auflage) Barbara G. Tabachnick" fand ich diese Entscheidungsbäume auf der Grundlage einer wichtigen Forschungsfrage. Ich denke, sie sind sehr nützlich. Unter diesem Link finden Sie einen Auszug aus dem Buch http://www.psychwiki.com/images/d/d8/TF2.pdf, siehe Seiten 29 bis 31

tosonb1
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Ich nehme an, Sie haben das Buch, was ist in Kapitel 17 (es ist in dem von Ihnen bereitgestellten Dokument
verwiesen
Kapitel 17 behandelt: 17 Eine Übersicht über die GLM 17.1 Linearität und der GLM 17,2 bivariate zu multivariaten Statistik und Überblick 17.2.1 bivariate Form 17.2.2 einfache multivariate Form 17.2.3 Voll multivariate Form 17.3 Alternative Forschungsstrategien Ich hoffe , diese Grüßen helfen können
tosonb1
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Mehrad Mahmoudian