Stellen Sie sich vor, Sie wiederholen ein Experiment dreimal. In jedem Experiment sammeln Sie dreifache Messungen. Die Triplikate sind im Vergleich zu den Unterschieden zwischen den drei experimentellen Mitteln eher eng beieinander. Die Berechnung des Mittelwerts ist ziemlich einfach. Aber wie kann...
Ich habe an mehreren Stellen gehört / gesehen, dass Sie den Datensatz in etwas normalverteiltes transformieren können, indem Sie den Logarithmus jeder Stichprobe nehmen, das Konfidenzintervall für die transformierten Daten berechnen und das Konfidenzintervall mit der inversen Operation...
Betrachten Sie eine zufällige Menge von Zahlen, die normalerweise verteilt sind: x <- rnorm(n=1000, mean=10) Wir möchten den Mittelwert und den Standardfehler des Mittelwerts kennen, also machen wir Folgendes: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0...
Wie kann ich das Konfidenzintervall eines Mittelwerts in einer nicht normalverteilten Stichprobe berechnen? Ich verstehe, dass hier häufig Bootstrap-Methoden verwendet werden, bin aber offen für andere Optionen. Während ich nach einer nicht parametrischen Option suche, wäre es in Ordnung, wenn...
Um dieses Diagramm zu erstellen, habe ich Zufallsstichproben unterschiedlicher Größe aus einer Normalverteilung mit Mittelwert = 0 und sd = 1 generiert. Die Konfidenzintervalle wurden dann unter Verwendung von Alpha-Grenzwerten zwischen 0,001 und 0,999 (rote Linie) mit der Funktion t.test ()...
Um das Konfidenzintervall (CI) für den Mittelwert mit unbekannter Populationsstandardabweichung (SD) zu berechnen, schätzen wir die Populationsstandardabweichung unter Verwendung der t-Verteilung. Bemerkenswerterweise ist CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} wobei...
Lassen Sie uns ein lineares Modell haben, zum Beispiel nur eine einfache ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Ergebnis...
Angenommen, man hat zwei unabhängige Stichproben aus derselben Population, und für die beiden Stichproben wurden unterschiedliche Methoden verwendet, um die Punktschätzung und die Konfidenzintervalle abzuleiten. In trivialen Fällen bündelte eine vernünftige Person nur die beiden Proben und...
Ich habe zwei Fragen zu Konfidenzintervallen: Anscheinend impliziert ein enges Konfidenzintervall eine geringere Wahrscheinlichkeit, eine Beobachtung innerhalb dieses Intervalls zu erhalten, weshalb unsere Genauigkeit höher ist. Ein 95% -Konfidenzintervall ist auch enger als ein 99%...
Grundlegende Statistikkurse schlagen häufig vor, eine Normalverteilung zu verwenden, um den Mittelwert eines Populationsparameters zu schätzen, wenn die Stichprobengröße n groß ist (typischerweise über 30 oder 50). Die Student-T-Verteilung wird für kleinere Stichprobengrößen verwendet, um die...
Während ich das bootstrap-basierte Konfidenzintervall studierte, las ich einmal die folgende Aussage: Wenn die Bootstrap-Verteilung nach rechts verschoben ist, enthält das Bootstrap-basierte Konfidenzintervall eine Korrektur, um die Endpunkte noch weiter nach rechts zu verschieben. Das mag zwar...
Ich habe kürzlich eine Zeitung gelesen, die Zufälligkeit in ihr Vertrauen und ihre glaubwürdigen Intervalle einbezog, und ich habe mich gefragt, ob dies Standard ist (und wenn ja, warum es eine vernünftige Sache ist, dies zu tun). Um die Notation zu setzen, nehmen wir an, dass unsere Daten und wir...
Bei zwei Arrays x und y, die beide die Länge n haben, passe ich ein Modell y = a + b * x an und möchte ein 95% -Konfidenzintervall für die Steigung berechnen. Dies ist (b - delta, b + delta), wobei b in üblicher Weise und gefunden wird delta = qt(0.975,df=n-2)*se.slope und se.slope ist der...
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:
Im Buch "Biostatistik für Dummies" auf Seite 40 las ich: Der Standardfehler (abgekürzt SE) ist eine Möglichkeit anzugeben, wie genau Ihre Schätzung oder Messung von etwas ist. und Konfidenzintervalle bieten eine andere Möglichkeit, die Genauigkeit einer Schätzung oder Messung von etwas anzugeben....
Ich habe mich auf diese Videovorlesung bezogen, um das Konfidenzintervall zu berechnen . Ich habe jedoch einige Verwirrung. Dieser Typ verwendet Statistiken für die Berechnung. Ich denke jedoch, es hätte eine t- Statistik sein sollen. Wir geben nicht die wahre Standardabweichung der Population an....
Hinweis: Falls es sich um ein Duplikat handelt, bitte im Voraus um Entschuldigung. Ich habe bei meiner Suche kein ähnliches q gefunden Angenommen, wir haben einen wahren Parameter p. Ein Konfidenzintervall C (X) ist ein RV, das p enthält, beispielsweise 95% der Zeit. Nehmen wir nun an, wir...
Das R-Plot-Paket ggplot2 verfügt über eine großartige Funktion namens stat_smooth zum Plotten einer Regressionslinie (oder -kurve ) mit dem zugehörigen Konfidenzband. Es fällt mir jedoch schwer, genau herauszufinden, wie dieses Konfidenzband für jede Zeit der Regressionsgeraden (oder "Methode")...
Sei eine Familie von iid Zufallsvariablen, die Werte in annehmen und einen Mittelwert und eine Varianz . Ein einfaches Konfidenzintervall für den Mittelwert unter Verwendung von ist gegeben durch
Die klassische Behandlung der statistischen Inferenz beruht auf der Annahme, dass eine korrekt spezifizierte Statistik verwendet wird. Das heißt, die Verteilung P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) , die die beobachteten Daten yyy ist Teil des statistischen Modells MM\mathcal{M} :