Perguntas com a marcação «t-test»

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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...

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
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testes

Estou tentando descobrir exatamente qual é a diferença entre os testes e z .tttzzz Tanto quanto eu posso dizer, para ambas as classes de teste, usamos a mesma estatística de teste, algo da forma b^- Cseˆ( b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} onde b é um pouco...

hypothesis-testing t-test small-sample
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t.test retorna um erro "os dados são essencialmente constantes"

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially...

r t-test
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Diferenças entre PROC Mixed e lme / lmer em R - graus de liberdade

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
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Diferença entre teste t e ANOVA na regressão linear

Gostaria de saber quais são as diferenças entre o teste t e a ANOVA na regressão linear? É um teste t para testar se alguma das pistas e interceptação tem média zero, enquanto a ANOVA para testar se todas as pistas têm média zero? Essa é a única diferença entre eles? Na regressão linear simples,...

regression anova t-test
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Teste T de duas amostras com dados ponderados

Eu quero realizar um teste T de duas amostras para testar a diferença entre duas amostras independentes, cada uma das quais cumpre as premissas do teste T (cada distribuição pode ser assumida como independente e distribuída de forma idêntica como Normal com variação igual) . A única complicação do...

t-test