প্রশ্ন ট্যাগ «cohens-d»

একটি প্রভাব আকার বিশ্লেষণের জন্য, আমি লক্ষ করছি যে কোহেনের ডি, হেজেসস এর জি এবং হেজেসস জি * এর মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। এই তিনটি মেট্রিক কি সাধারণত খুব একই রকম হয়? এমন ক্ষেত্রে কী ঘটবে যেখানে তারা বিভিন্ন ফলাফল আনবে? এছাড়াও আমি পছন্দসই বিষয় যা আমি ব্যবহার করি বা রিপোর্ট …

19 effect-size  cohens-d 

আমি কোহেনের ডিটিকে রিগ্রেশন কোঅফিসিয়েন্টগুলির জন্য গণনা করেছি (টি স্ট্যাটিস্টিকস থেকে), মতবিরোধের অনুপাত এবং মানে পার্থক্যগুলি, মেটা-বিশ্লেষণে ফলাফলগুলি সজ্জিত করার এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখার আশা করে। যাইহোক, স্টাটাতে, আপনি কোহেনের ডি'র জন্য আত্মবিশ্বাসের বিরতি ছাড়াই এই ফলাফলগুলি পোল করতে সক্ষম হবেন বলে মনে হয় না, তাই আমার …

16 cohens-d 

কোহেন এর সবচেয়ে সাধারণ উপায় আমরা একটি প্রভাব পড়ে না (আকার পরিমাপ এক উইকিপিডিয়া দেখতে )। এটি কেবল পুল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির ক্ষেত্রে দুটি মাধ্যমের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে। আমরা কোহেনের এর বৈচিত্র্য অনুমানের গাণিতিক সূত্রটি কীভাবে অর্জন করতে পারি ? ddddddd ডিসেম্বর 2015 সম্পাদনা: এই প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত হ'ল কাছাকাছি …

12 variance  effect-size  cohens-d 

আপনি যদি মিশ্র অ্যানোভা ব্যবহার করে অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল সহ প্রাক-পোস্ট চিকিত্সা-নিয়ন্ত্রণের নকশা বিশ্লেষণ করতে বেছে নেন, তবে চিকিত্সা গোষ্ঠীতে থাকার প্রভাবের পরিমাণ নির্ধারণের বিভিন্ন উপায় রয়েছে। মিথস্ক্রিয়া প্রভাব একটি প্রধান বিকল্প। সাধারণভাবে, আমি বিশেষত কোহেনের ডি ধরণের পদক্ষেপগুলি (যেমন, ) পছন্দ করি। আমি ভিন্নতা বর্ণিত ব্যবস্থাগুলি পছন্দ করি না …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 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