Questions marquées «post-hoc»

«post-hoc» désigne les analyses décidées après la collecte des données, par opposition à «a priori».

46
Interprétation du prédicteur et / ou de la réponse transformé par log

Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...

regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
17
Comment rédigez-vous les résultats post-hoc de Tukey?

Quelle est la bonne façon d'écrire un résultat post-hoc Tukey? Il existe plusieurs exemples avec des résultats différents? Disons que vous avez le nord, le sud, l'est et l'ouest. North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63...

post-hoc tukey-hsd
15
Quel est le problème avec les tests post-hoc?

Mon professeur de statistique le dit, tous les livres que je regarde le disent: les tests post-hoc ne sont pas scientifiques. Vous devez d'abord dériver une hypothèse de la théorie, puis collecter des données et les analyser. Mais je ne comprends vraiment pas quel est le problème. Supposons que je...

post-hoc
15
Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?

J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package:

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
13
Sidak ou Bonferroni?

J'utilise un modèle linéaire généralisé dans SPSS pour examiner les différences dans le nombre moyen de chenilles (non normales, en utilisant la distribution de Tweedie) sur 16 espèces différentes de plantes. Je veux effectuer plusieurs comparaisons mais je ne sais pas si je dois utiliser un test...

multiple-comparisons post-hoc bonferroni
12
Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

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