প্রশ্ন ট্যাগ «post-hoc»

আমার পরিসংখ্যান অধ্যাপক তাই বলেছেন, আমি যে সমস্ত বইয়ের দিকে তাকাই সেগুলি এটি বর্ণনা করে: পোস্ট-হক-টেস্টিং অবৈজ্ঞানিক। আপনাকে অবশ্যই প্রথমে তত্ত্ব থেকে একটি অনুমান করা উচিত এবং তারপরে ডেটা সংগ্রহ করে তা বিশ্লেষণ করতে হবে। তবে সমস্যাটি আসলে কী তা আমি বুঝতে পারি না। মনে করুন, আমি বিভিন্ন গাড়ির রঙের …

15 post-hoc 

আমি আমার দ্বিমুখী আনোয়ার পরে আর-এর সাথে টুকিএইচএসডি পোস্ট-হক পরীক্ষা করতে পছন্দ করব, তাৎপর্যপূর্ণ পার্থক্যের ভিত্তিতে দলবদ্ধভাবে সাজানো জোড়যুক্ত একটি টেবিল পেয়েছি। (শব্দটি সম্পর্কে দুঃখিত, আমি এখনও পরিসংখ্যান সহ নতুন।) আমি এই জাতীয় কিছু পেতে চাই: সুতরাং, তারা বা অক্ষর সহ গ্রুপবদ্ধ। কোন ধারণা? আমি প্যাকেজ HSD.test()থেকে ফাংশনটি পরীক্ষা করেছি …

13 r  anova  multiple-comparisons  post-hoc  tukey-hsd 

আমি 16 টি বিভিন্ন প্রজাতির গাছপালায় গড়ে উঠা শুঁয়োপোকা (নরমাল, টুইটে ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে) এর গড় সংখ্যার পার্থক্যগুলি দেখতে এসপিএসএসে একটি সাধারণ রৈখিক মডেল ব্যবহার করছি। আমি একাধিক তুলনা চালাতে চাই তবে আমি সিডাক বা বনফেরোনি সংশোধন পরীক্ষা ব্যবহার করব কিনা তা নিশ্চিত নই। দুটি পরীক্ষার মধ্যে পার্থক্য কী? এক …

13 multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 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 

পলির মাইক্রোবায়াল ক্রিয়াকলাপগুলিতে শুকানোর প্রভাবটি মূল্যায়নের জন্য আমি একটি ডেটা সেটে কাজ করছি। শুকানোর প্রভাব পলির ধরণের এবং / অথবা পলির মধ্যে গভীরতার মধ্যে পরিবর্তিত হয় কিনা তা নির্ধারণ করা হয়। পরীক্ষামূলক নকশাটি নিম্নরূপ: প্রথম ফ্যাক্টর সেডিমেন্টটি তিন ধরনের পলির সাথে মিলিত হয় (কোডড শেড 1, সেড 2, সেড 3)। …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

আমি একাধিক ডেটা সেটগুলিতে একাধিক অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্স তুলনা করছি। যেহেতু এই পারফরম্যান্স পরিমাপগুলি সাধারণত বিতরণ করার গ্যারান্টিযুক্ত না, তাই আমি ডিমের (২০০ based ) ভিত্তিক নিমেনেই পোস্ট-হক পরীক্ষার সাথে ফ্রেডম্যান টেস্টটি বেছে নিয়েছি । আমি তখন অন্য একটি কাগজ পেয়েছি যা কোয়েড পরীক্ষার মতো অন্যান্য পদ্ধতিগুলি পরবর্তী শাফার পোস্ট-হক পরীক্ষার …

11 nonparametric  multiple-comparisons  post-hoc 

আমি R( lme4প্যাকেজ) রৈখিক মিশ্র-প্রভাব মডেলটিতে পোস্ট-হক পরীক্ষা করছি । পোস্ট-হক পরীক্ষা করার জন্য আমি multcompপ্যাকেজ ( glht()ফাংশন) ব্যবহার করছি । আমার পরীক্ষামূলক নকশাটি এলোমেলো ব্লক প্রভাব সহ পুনরাবৃত্তি-ব্যবস্থাগুলি। মডেলগুলি হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE) এখানে …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

আমি তিন ধরণের পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা আনোভা সম্পাদন করেছি; কোন উত্তর-বিশ্লেষণ বৈধ? এটি একটি সম্পূর্ণ ভারসাম্যযুক্ত নকশা (2x2x2) এর মধ্যে অন্যতম কারণগুলির মধ্যে বারবার পরিমাপের একটি কারণ রয়েছে। আমি আর-তে বারবার ব্যবস্থা আনোভা সম্পর্কিত বহুবিধ পদ্ধতির বিষয়ে সচেতন, তবে আমার প্রথম প্রবৃত্তিটি আনোভা-র একটি সহজ অ্যাওভ () স্টাইলের সাথে এগিয়ে যাওয়া: …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

ধরুন আমার দুটি বা ততোধিক কারণ নিয়ে একটি পরীক্ষা আছে। একটি সামগ্রিক আনোভা নির্মিত হয়, এবং তারপরে আমরা পোস্ট হক পরীক্ষার দুটি বা ততোধিক সেট নিয়ে ফলোআপ করি , একাধিক তুলনা বলে। আমার প্রশ্নটি কত বড় --- এবং কতগুলি --- এই পোস্ট হকের পরীক্ষাগুলির গুণগত মান সমন্বয়ের ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার …

9 multiple-comparisons  post-hoc 

আমার একটি সিমুলেশন রয়েছে যেখানে একটি প্রাণী একটি প্রতিকূল পরিবেশে স্থাপন করা হয় এবং বেঁচে থাকার কিছু পদ্ধতির সাহায্যে কতক্ষণ বেঁচে থাকতে পারে তা দেখার সময় নির্ধারণ করা হয়। এটি টিকে থাকার জন্য তিনটি পদ্ধতির ব্যবহার করতে পারে। আমি প্রতিটি বেঁচে থাকার পদ্ধতির সাহায্যে প্রাণীটির 300 টি সিমুলেশন দৌড়েছি। সমস্ত …

9 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

আমি " দ্বি-মুখী আনোভা সম্পর্কিত পোস্ট-হক পেয়ারওয়াই তুলনা " পোস্টটি দিয়ে এসেছি ( এই পোস্টটির প্রতিক্রিয়া ) যা নিম্নলিখিতটি দেখায়: dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv") model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons) summary(model1) # Treatment is signif pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none") # no signif pair TukeyHSD(model1, "Treatment") # mental-medical is the signif pair. …

9 r  multiple-comparisons  t-test  post-hoc  tukey-hsd