Preguntas etiquetadas con references

En un comentario aquí , @gung escribió: Creo que pueden superponerse un poco (tal vez ~ 25%) y seguir siendo significativas al nivel del 5%. Recuerde que el IC del 95% que ve es para el OR individual, pero la prueba de 2 OR es sobre la diferencia entre ellos. …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

En el Análisis de supervivencia, se supone que el tiempo de supervivencia de un rv XyoXiX_i se distribuye exponencialmente. Considerando ahora que tengo "resultados" de iid rv's . De hecho, solo una parte de estos resultados está "plenamente realizada", es decir, las observaciones restantes aún están "vivas".X1, ... , xnortex1,…,xnx_1,\dots,x_nXyoXiX_i …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

Actualmente estoy leyendo el artículo de Pearl (Pearl, 2009, 2ª edición) sobre causalidad y lucha para establecer el vínculo entre la identificación no paramétrica de un modelo y la estimación real. Desafortunadamente, el propio Pearl no dice nada sobre este tema. Para dar un ejemplo, tengo en mente un modelo …

9 estimation  references  causality 

Estoy interesado en estimar una razón de riesgo ajustada, análoga a cómo se estima una razón de probabilidad ajustada usando regresión logística. Parte de la literatura (p. Ej., Esto ) indica que usar la regresión de Poisson con los errores estándar de Huber-White es una forma basada en el modelo …

9 r  references  biostatistics  poisson-regression  relative-risk 

Supongamos que he hecho: ensayos independientes con una tasa de éxito desconocido p 1 y observado k 1 éxitos.norte1n1n_1pag1p1p_1k1k1k_1 ensayos independientes con una tasa de éxito desconocido p 2 y observado k 2 éxitos.norte2n2n_2pag2p2p_2k2k2k_2 Si, ahora pero aún desconocido, la probabilidad p ( k 2 ) de observar k 2 …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

Sé que esta pregunta se hizo antes: libro de referencia para estudios ecológicos, pero no es lo que estoy buscando. Lo que estoy buscando es si alguien puede recomendar un buen libro (o una referencia canónica) sobre ecología estadística. Tengo una muy buena comprensión de las estadísticas, por lo que …

9 self-study  references  ecology 

Hay más fenómenos a los que se puede aplicar el diseño experimental que estrategias alternativas de diseño válidas. Esto debería ser cierto, aunque hay muchas formas de diseñar adecuadamente un experimento. ¿Cuáles son los mejores "problemas" que realmente demuestran el valor y los matices de los diferentes tipos de diseño …

9 experiment-design  references  optimal 

Me gustaría entender este tema, pero aprender de los libros blancos y los tutoriales es difícil porque hay muchas lagunas que generalmente se llenan en los libros de texto. Si es importante, tengo una base matemática relativamente sólida como lo hice con mi Ph.D. en matemática aplicada (CFD para ser …

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

Lo que sería un buen libro para estadísticas no paramétricas. No solo la introducción sino el nivel avanzado. También estoy mirando algo que puedo usar para aprender y no como referencia. En particular, estoy buscando un libro que pueda contener conceptos básicos detrás de métodos no paramétricos, inferencia sin parámetros, …

9 nonparametric  references  kolmogorov-smirnov 

¿Cuáles son algunos de los mejores libros para estudiar? I) la variabilidad de las variables univariadas y multivariadas (datos reales, de conteo) en un dominio espacial. ii) muestrear una variable univariada o multivariada en función de su distribución en ubicaciones espaciales. (Muestreo espacial en resumen)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

Con una formación rigurosa en análisis y teoría de probabilidad moderna, las estadísticas bayesianas son sencillas y fáciles de entender, y las estadísticas frecuentes son increíblemente confusas y poco intuitivas. Parece que los frecuentistas realmente están haciendo estadísticas bayesianas, excepto con "antecedentes secretos" que no están bien motivados o cuidadosamente …

9 references  frequentist  intuition 

Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Apuntemos a algunos a nivel introductorio, algunos artículos y algunos libros de texto. Aplicado es más útil, incluso el código R es excelente. ¡Gracias!

9 sampling  references  survey-weights  survey-sampling 

Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Estoy buscando una referencia sólida (o referencias) sobre técnicas de optimización numérica destinadas a los estadísticos, es decir, aplicaría estos métodos a algunos problemas de inferencia estándar (por ejemplo, MAP / MLE en modelos comunes). Cosas como el descenso de gradiente (recto y estocástico), EM y sus derivaciones / generalizaciones, …

9 estimation  references  optimization