Als «error» getaggte Fragen

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Konfidenzintervalle für den Median

Ich habe eine Verteilung von Proben mit einer kleinen Anzahl von Werten in jeder (weniger als ). Ich habe den Median für jede Stichprobe berechnet, den ich mit einem Modell vergleichen und die Differenz zwischen dem Modell und dem Median jeder Stichprobe ermitteln möchte. Um ein konsistentes...

confidence-interval standard-error median
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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems

Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n,...

r bayesian confidence-interval conditional-probability hidden-markov-model segmentation hypothesis-testing statistical-significance multiple-comparisons multiple-regression r regression survey sample finite-population pca model-selection dataset partitioning clustering time-series least-squares regression standard-error causality r time-series outliers missing-data machine-learning svm hypothesis-testing discrete-data r data-visualization survey likert finance regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined svm natural-language
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

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