প্রশ্ন ট্যাগ «normality-assumption»

স্বাভাবিকতার শাপিরো-উইলক পরীক্ষা এবং কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষার মধ্যে পার্থক্য কী? এই দুটি পদ্ধতির ফলাফলগুলি কখন পৃথক হবে?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

আমি মনে করি এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয় এবং আমি এটি পুরোপুরি বুঝতে পারি না। পদার্থবিজ্ঞানের কোন আইন এতগুলি প্রাকৃতিক ঘটনাকে স্বাভাবিক বন্টন করতে পারে? এটি আরও স্বজ্ঞাত বলে মনে হয় যে তাদের অভিন্ন বিতরণ হবে। এটি বুঝতে আমার পক্ষে খুব কঠিন এবং আমি অনুভব করি যে আমি কিছু তথ্য অনুপস্থিত। …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

আমি পরিসংখ্যানে বেশ নতুন এবং আমার আপনার সহায়তা দরকার। আমার নীচে একটি ছোট নমুনা রয়েছে: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 আমি আরপি ব্যবহার করে শাপিরো-উইলক পরীক্ষা চালিয়েছি: shapiro.test(precisionH4U$H4U) এবং আমি নিম্নলিখিত ফলাফল পেয়েছি: W = 0.9502, p-value = 0.6921 এখন, আমি যদি পি-মানের চেয়ে 0.05 …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

একটি রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার সময়, আউটপুটগুলির অনুমানগুলি পূরণ না করা হলে বিশেষত: অবশিষ্টাংশগুলি সমকামী না হলে কী হবে? যদি অবশিষ্টাংশগুলি বনাম ফিটেড প্লটটিতে রেসিডুয়ালগুলি একটি বর্ধমান বা হ্রাস প্যাটার্ন দেখায়। অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ না করা এবং শাপিরো-উইলক পরীক্ষায় ব্যর্থ হলে কী হবে? স্বাভাবিকতার শাপিরো-উইলক পরীক্ষাটি খুব কঠোর পরীক্ষা এবং …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি শিখেছি যে স্বাভাবিকের জন্য আমার অবশ্যই কাঁচা ডেটা নয় বরং তাদের অবশিষ্টাংশের জন্য পরীক্ষা করতে হবে। আমার কি অবশিষ্টাংশ গণনা করা উচিত এবং তারপরে শাপিরো – উইলকের ডাব্লু পরীক্ষা করা উচিত? অবশিষ্টাংশগুলি কি হিসাবে গণনা করা হয়: ?Xi−meanXi−meanX_i - \text{mean} আমার ডেটা এবং ডিজাইনের জন্য দয়া করে এই পূর্ববর্তী …

27 normality-assumption  residuals  assumptions 

আমার একটি নমুনা আকার 6.. এরকম ক্ষেত্রে কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষাটি ব্যবহার করে স্বাভাবিকতার জন্য পরীক্ষা করা কি বোধগম্য? আমি এসপিএস ব্যবহার করেছি। আমার একটি খুব ছোট নমুনা আকার রয়েছে কারণ এটি প্রতিটি পেতে সময় লাগে। যদি এটি বোধগম্য হয় না, তবে কতটি নমুনা সর্বনিম্ন সংখ্যা যা পরীক্ষার জন্য বোঝায়? দ্রষ্টব্য: উত্স …

26 hypothesis-testing  normality-assumption  kolmogorov-smirnov  power 

আমি কোথাও সাহিত্যে পড়েছি যে শাপিরো – উইলক পরীক্ষাটি সেরা স্বাভাবিকতা পরীক্ষা হিসাবে বিবেচিত হয় কারণ একটি নির্দিষ্ট তাৎপর্য স্তরের জন্য, , নাল অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনা যদি অন্যের তুলনায় উচ্চতর হয় স্বাভাবিকতা পরীক্ষা।αα\alpha আপনি যদি দয়া করে সম্ভব গাণিতিক যুক্তি ব্যবহার করে আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন তবে অন্যান্য স্বাভাবিকতার …

24 hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption 

আমি পড়েছি যে T -test হল "যুক্তিসঙ্গতভাবে শক্তসমর্থ" যখন নমুনার ডিস্ট্রিবিউশন স্বাভাবিক থেকে প্রস্থান। অবশ্যই, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে পার্থক্যগুলির নমুনা বিতরণ। আমার কাছে দুটি গ্রুপের ডেটা রয়েছে। গ্রুপগুলির মধ্যে একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর অত্যন্ত স্কিউড। উভয় দলের জন্য নমুনার আকার বেশ ছোট (একটিতে n = 33 এবং অন্যটিতে 45)। আমি …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

আমি বারবার ব্যবস্থা আনোভা নিয়ে একটি পরীক্ষা বিশ্লেষণ করেছি। আনোভা হল একটি 3x2x2x2x3 যা 2 টির মধ্যে বিষয়যুক্ত কারণ এবং 3 এর মধ্যে রয়েছে (এন = 189)। ত্রুটি হার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। ত্রুটি হারের বিতরণে স্কু থাকে 3.64 এবং একটি কুর্তোসিস 15.75। স্কিউ এবং কুরটোসিস ত্রুটি হারের 90% এর ফলাফল মানে …

22 anova  normality-assumption 

আমি একটি বাস্তব ওয়ার্ল্ড প্রক্রিয়া, নেটওয়ার্ক পিং বারের নমুনা করেছি। "রাউন্ড-ট্রিপ-টাইম" মিলি সেকেন্ডে পরিমাপ করা হয়। একটি হিস্টোগ্রামে ফলাফল পরিকল্পনা করা হয়: পিং সময়গুলির সর্বনিম্ন মান থাকে তবে একটি দীর্ঘ উপরের লেজ থাকে। আমি এটি পরিসংখ্যান বিতরণ কী এবং এটির পরামিতিগুলি কীভাবে অনুমান করা যায় তা জানতে চাই। বিতরণটি কোনও …

22 distributions  sample-size  sample  normality-assumption  distribution-identification 

রৈখিক প্রতিরোধের অনুমানগুলি কী তা নিয়ে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। এখনও পর্যন্ত আমি যাচাই করেছি কিনা: সমস্ত ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের সাথে রৈখিকভাবে সম্পর্কযুক্ত। (এটি ছিল) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনও মিল ছিল। (সামান্য তাত্পর্য ছিল)। আমার মডেলের ডেটাপয়েন্টগুলির কুকের দূরত্ব 1 এর নীচে (এটি হ'ল, সমস্ত দূরত্ব 0.4 এর নীচে, সুতরাং …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

এখনও অবধি, আমি ছোট নমুনায় স্বাভাবিকতা অনুমানগুলি পরীক্ষা করার জন্য শাপিরো-উইলকের পরিসংখ্যানটি ব্যবহার করছি। আপনি দয়া করে অন্য কৌশল প্রস্তাব করতে পারেন?

22 hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial