Als «t-test» getaggte Fragen

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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
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Unterschiede zwischen PROC Mixed und lme / lmer in R - Freiheitsgraden

Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
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T-Test mit zwei Stichproben mit gewichteten Daten

Ich möchte einen T-Test mit zwei Stichproben durchführen, um die Differenz zwischen zwei unabhängigen Stichproben zu testen, wobei jede Stichprobe den Annahmen des T-Tests entspricht (wobei angenommen werden kann, dass jede Verteilung unabhängig und identisch als normal mit gleicher Varianz...

t-test
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Tests vs

Ich versuche genau herauszufinden, was der Unterschied zwischen Tests und z- Tests ist.tttzzz Soweit ich das beurteilen kann, verwendet man für beide Testklassen dieselbe Teststatistik, etwas in der Form b^−Cseˆ(b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} wo b einige...

hypothesis-testing t-test small-sample