Als «post-hoc» getaggte Fragen

"post-hoc" bezieht sich auf Analysen, die nach der Datenerfassung entschieden werden, im Gegensatz zu "a priori".

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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort

Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...

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Wie schreibt man die post-hoc-Ergebnisse von Tukey auf?

Wie schreibe ich ein Tukey-Post-Hoc-Ergebnis richtig? Gibt es mehrere Beispiele mit unterschiedlichen Ergebnissen? Angenommen, Sie haben Nord, Süd, Ost und West. North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63 East N=55 Mean=3.45...

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Was ist das Problem bei Post-Hoc-Tests?

Mein Statistikprofessor sagt es so, alle Bücher, die ich mir anschaue, sagen es aus: Post-hoc-Tests sind unwissenschaftlich. Sie müssen zuerst eine Hypothese aus der Theorie ableiten und dann Daten sammeln und analysieren. Aber ich verstehe das Problem wirklich nicht. Angenommen, ich sehe...

post-hoc
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Welche Mehrfachvergleichsmethode kann für ein älteres Modell verwendet werden: lsmeans oder glht?

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:

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
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Sidak oder Bonferroni?

Ich verwende ein verallgemeinertes lineares Modell in SPSS, um die Unterschiede in der durchschnittlichen Anzahl von Raupen (nicht normal, unter Verwendung der Tweedie-Verteilung) an 16 verschiedenen Pflanzenarten zu untersuchen. Ich möchte mehrere Vergleiche durchführen, bin mir jedoch nicht...

multiple-comparisons post-hoc bonferroni
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

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