Als «proportion» getaggte Fragen

Ein Anteil ist der Bruchteil einer Summe, die von einer bestimmten Art ist, entweder (i) als Zählung einer Art von Dingen aus einer Gesamtzählung oder (ii) als Bestandteil einer kontinuierlichen Variablen.

77
Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: 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,...

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
20
Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?

Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
15
Auf welcher Ebene ist ein

HINTERGRUND: Sicher überspringen - dient als Referenz und zur Rechtfertigung der Frage. Die Eröffnung dieses Papiers lautet: "Karl Pearsons berühmter Chi-Quadrat-Kontingenztest leitet sich aus einer anderen Statistik ab, die als z-Statistik bezeichnet wird und auf der Normalverteilung basiert....

chi-squared proportion z-test
12
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
12
Clopper-Pearson für Nicht-Mathematiker

Ich habe mich gefragt, ob mir jemand die Intuition jenseits des Clopper-Pearson CI für Proportionen erklären kann. Soweit ich weiß, enthält jedes CI eine Varianz. Für Anteile kann jedoch der Clopper-Pearson-CI berechnet werden, auch wenn mein Anteil 0 oder 1 (0% oder 100%) beträgt. Ich habe...

confidence-interval proportion
12
Der

Ich habe gerade in einem angesehenen (populären) Wissenschaftsmagazin (PM, 02/2013, S.36) über ein interessantes Experiment gelesen (leider ohne Quelle). Es erregte meine Aufmerksamkeit, weil ich intuitiv die Bedeutung des Ergebnisses bezweifelte, aber die bereitgestellten Informationen für die...

hypothesis-testing chi-squared experiment-design proportion biostatistics
10
Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...

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