Pertanyaan yang diberi tag «experiment-design»

Tim saya dan saya ingin memberikan presentasi kepada non-ahli statistik perusahaan tentang kegunaan desain percobaan. Non-ahli statistik ini juga adalah klien kami dan mereka biasanya tidak berkonsultasi dengan kami sebelum mengumpulkan data mereka. Apakah Anda tahu beberapa contoh nyata yang akan menggambarkan kutipan terkenal Fisher "Untuk memanggil ahli statistik setelah …

13 experiment-design 

Saya akan melakukan studi tentang manfaat dari satu stimulus dibandingkan yang lain dengan desain dalam-subjek. Saya memiliki skema permutasi yang dirancang untuk mengurangi efek urutan beberapa bagian penelitian (urutan jenis tugas, urutan stimulus, urutan tugas yang ditetapkan). Skema permutasi menentukan bahwa ukuran sampel dapat dibagi 8. Untuk menentukan ukuran sampel …

13 experiment-design  sample-size  power-analysis  sequential-analysis 

Saya telah menggunakan model tuning caret, tetapi kemudian menjalankan kembali model menggunakan gbmpaket. Ini adalah pemahaman saya bahwa caretpaket menggunakan gbmdan hasilnya harus sama. Namun, hanya menjalankan tes cepat menggunakan data(iris)menunjukkan perbedaan dalam model sekitar 5% menggunakan RMSE dan R ^ 2 sebagai metrik evaluasi. Saya ingin menemukan kinerja model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Ikhtisar pertanyaan Peringatan: Pertanyaan ini membutuhkan banyak pengaturan. Tolong bersamaku. Seorang kolega saya dan saya sedang mengerjakan desain eksperimen. Desainnya harus mengatasi sejumlah besar kendala, yang akan saya sebutkan di bawah ini. Saya telah mengembangkan desain yang memenuhi kendala dan memberi kami perkiraan yang tidak memihak tentang efek yang kami …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

Saya baru saja membaca di majalah sains (populer) yang agak dihormati (PM Jerman, 02/2013, hal.36) tentang percobaan yang menarik (tanpa sumber, sayangnya). Itu menarik perhatian saya karena secara intuitif saya meragukan signifikansi hasilnya, tetapi informasi yang diberikan cukup untuk mereproduksi pengujian statistik. Para peneliti bertanya-tanya apakah menjadi dingin dalam cuaca …

12 hypothesis-testing  chi-squared  experiment-design  proportion  biostatistics 

Saya seorang mahasiswa fisika yang mempelajari pembelajaran mesin / ilmu data, jadi saya tidak bermaksud pertanyaan ini untuk memulai konflik apa pun :) Namun, sebagian besar program sarjana fisika adalah melakukan laboratorium / eksperimen, yang berarti banyak data pemrosesan dan analisis statistik. Namun, saya melihat perbedaan yang tajam antara cara …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

Saya mencoba menentukan rumus untuk model efek campuran linier (dengan lme4) untuk desain eksperimental saya, tetapi saya tidak yakin saya melakukannya dengan benar. Desain: pada dasarnya saya mengukur parameter respons pada tanaman. Saya memiliki 4 tingkat perawatan, dan 2 tingkat irigasi. Tanaman dikelompokkan dalam 16 plot, dalam setiap plot saya …

11 r  experiment-design  mixed-model 

Saya memiliki percobaan di mana saya melakukan pengukuran variabel terdistribusi normal YYY, Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Namun, percobaan sebelumnya telah memberikan beberapa bukti bahwa standar deviasi σσ\sigma adalah fungsi affine dari variabel independen XXX , yaitu σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) Saya ingin memperkirakan parameter aaa …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

Saya membayangkan bahwa mengendalikan variabel dalam desain studi Anda lebih efektif dalam mengurangi kesalahan daripada mengendalikannya setelah-hoc dalam model regresi Anda. Akankah ada orang yang menjelaskan secara formal bagaimana dua contoh "mengendalikan" ini berbeda? Seberapa efektif mereka dalam mengurangi kesalahan dan menghasilkan prediksi yang lebih tepat?

11 regression  experiment-design  controlling-for-a-variable 

Saya seorang ilmuwan komputer yang bekerja di penambangan data. Bukan rahasia lagi untuk mengatakan bahwa para ilmuwan komputer cukup miskin dalam melakukan desain dan evaluasi eksperimental yang sistematis - penggunaan nilai-p dan perkiraan kepercayaan diri dianggap maju :). Apa yang ingin saya ketahui jika ada kursus / materi yang bagus …

11 references  experiment-design 

Katakanlah saya memiliki seorang teman (sebut saja dia "George") yang mengatakan bahwa dia dapat mengendalikan lemparan dadu menggunakan pikirannya (yaitu, membuat dadu lebih mungkin jatuh pada angka tertentu yang dia pikirkan). Bagaimana saya bisa merancang tes yang ketat secara ilmiah untuk menentukan apakah dia benar-benar dapat melakukan ini? (Saya tidak …

11 probability  experiment-design  dice 

Dalam percakapan rata-rata (median?) Tentang statistik, Anda akan sering mendapati diri Anda membahas metode analisis ini atau itu. Dalam pengalaman saya, desain studi yang cermat dengan pemikiran khusus berkaitan dengan analisis statistik sering diabaikan (bekerja dalam biologi / ekologi, ini tampaknya menjadi kejadian yang berlaku). Para ahli statistik sering menemukan …

11 experiment-design 

Haruskah pemilihan fitur dilakukan hanya pada data pelatihan (atau semua data)? Saya telah melalui beberapa diskusi dan makalah seperti Guyon (2003) dan Singhi dan Liu (2006) , tetapi masih tidak yakin tentang jawaban yang benar. Pengaturan percobaan saya adalah sebagai berikut: Dataset: 50-kontrol sehat & 50-pasien penyakit (cca 200 fitur …

10 dataset  cross-validation  experiment-design  feature-selection 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Seringkali dalam artikel penelitian yang Anda baca, para peneliti mengendalikan variabel-variabel tertentu. Ini dapat dilakukan dengan metode seperti pencocokan, pemblokiran, dll. Tetapi saya selalu berpikir bahwa mengendalikan variabel adalah sesuatu yang dilakukan secara statistik dengan mengukur beberapa variabel yang dapat memengaruhi dan melakukan beberapa analisis statistik pada variabel tersebut, yang …

10 experiment-design  random-variable  controlling-for-a-variable