Preguntas etiquetadas con standard-deviation

La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza de una variable aleatoria, un estimador de la misma o una medida similar de la propagación de un lote de datos.




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RMSE vs Desviación estándar en población
RMSE (error cuadrático medio) y SD (desviación estándar) tienen fórmulas similares. Este enlace dice La única diferencia es que divide entre y no ya que no resta la media de la muestra aquí. El RMSE correspondería a . Por lo tanto, el RMSE de la población es y desea un …

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Trazado de resultados que solo tienen media y desviación estándar
Estoy tratando de visualizar una gráfica apropiada para las observaciones en esta tabla de medias y desviaciones estándar de los puntajes de recuerdo: RecallControlMean37SD8ExperimentalMean21SD6ControlExperimentalMeanSDMeanSDRecall378216\begin{array} {c|c c|c c|} & \text{Control} & & \text{Experimental} & \\ & \text{Mean} & \text{SD} &\text{Mean} &\text{SD} \\ \hline \text{Recall} & 37 & 8 & 21 & …



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¿Cómo puedo encontrar la desviación estándar de la desviación estándar de la muestra de una distribución normal?
Perdóname si me he perdido algo bastante obvio. Soy un físico con lo que es esencialmente una distribución (histograma) centrada en un valor medio que se aproxima a una distribución Normal. El valor importante para mí es la desviación estándar de esta variable aleatoria gaussiana. ¿Cómo trataría de encontrar el …






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¿Cómo incorporo un valor atípico innovador en la observación 48 en mi modelo ARIMA?
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …
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 

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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
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