Perguntas com a marcação «sample-size»

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Fórmula de tamanho de amostra para um teste F?

Gostaria de saber se existe uma fórmula de tamanho de amostra como a fórmula de Lehr que se aplica a um teste F? A fórmula de Lehr para testes t é n=16/Δ2n=16/Δ2n = 16 / \Delta^2 , onde ΔΔ\Delta é o tamanho do efeito ( por exemplo, Δ=(μ1−μ2)/σΔ=(μ1−μ2)/σ\Delta = (\mu_1 - \mu_2) / \sigma ). Isso...

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O número 20 é mágico?

Tenho referências que recomendam considerar um tamanho de amostra mínimo de 20 para distribuição de ajuste de dados. Existe algum sentido

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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Faz sentido calcular intervalos de confiança e testar hipóteses quando dados de toda a população estão disponíveis?

Faz sentido calcular intervalos de confiança e testar hipóteses quando os dados de toda a população estão disponíveis? Na minha opinião, a resposta é não, pois podemos calcular com precisão os verdadeiros valores dos parâmetros. Mas então, qual é a proporção máxima de dados da população original...

hypothesis-testing confidence-interval sample-size large-data population