作者查詢 / ching0629
作者 ching0629 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共412則
限定看板:Statistics
看板排序:
1F→:母體有限,那還能算常態? 只能說趨近常態吧02/19 18:40
2F→:你想如果你只有10個 每次抽5個 抽樣分配怎可能常態02/19 18:41
3F→:我講清楚點好了,你母體有限 假設10個也呈常態02/19 18:46
4F→:第一個抽掉以後 剩下的9個不就缺了一塊,就不是常態了02/19 18:46
5F→:這樣你繼續抽 就等於從"非常態分布"抽出東西了02/19 18:47
6F→:那你的東西怎摸會呈常態分布呢?02/19 18:47
1F→:給你個建議,首先把你的變項給類別化01/30 11:35
2F→:然後先用年齡做分層,看一下在每個年齡層內妳主要的自變01/30 11:36
3F→:項是否還是像你想的那樣很重要,說不定根本就不顯著了01/30 11:36
4F→:如果在分層之後,每個迴歸中的自變項全都不顯著了,代表你01/30 11:37
5F→:最想看的自變項也許根本就與依變項無關01/30 11:37
6F→:這樣你的結果根本不是共線性的問題,而只是你看到了假相01/30 11:38
7F→:關01/30 11:38
8F→:最後,在經過一些確認之後,如果你想避免共線性,最好的方01/30 11:38
9F→:法就是類別化,至於類別如何切,這就看資料以及是否存在01/30 11:38
10F→:有意義的切點01/30 11:39
11F→:對了,如果類別化了還有共線性,就試試看配對年齡吧01/30 11:39
1F推:當然可以,任何交互作用都是相乘來的(連續變項要去平均)01/29 07:49
1F→:1. 不用除6,ANOVA需要除嗎? 這裡比的又不是個別的01/29 07:51
2F→:2. 是01/29 07:51
3F→:3. 不需要這樣做,事後檢定自然會幫你調整01/29 07:51
4F→:4. 0.0501/29 07:52
5F→:5. Bonferroin在哪,Tukey就在哪01/29 07:52
2F→:知道F值怎樣來的就不會問這問題了,有太多原因可能導致F01/29 07:54
3F→:超大01/29 07:54
3F→:你想做的東西一定可以做,我猜你想做交互作用(檢定斜率)01/16 08:47
4F→:問題在於方法的選擇可能有些爭議,因為提供的資訊不夠完01/16 08:48
5F→:整,舉例來說"情境1&2是否為重複測量",以及按照你寫的01/16 08:49
6F→:聽覺似乎是一定存在的,那妳幹嘛還寫出來,所以可以猜測01/16 08:49
7F→:也許還存在"都沒有"+"視覺",太多疑問存在你的敘述中01/16 08:49
8F→:而這些都會影響到統計方法的選擇01/16 08:50
24F→:我想代表性跟抽樣方法比較有關,題目卻沒談抽樣方法,我想01/14 15:07
25F→:這裡的代表性意思也許是"誰的結果比較可信"01/14 15:08
26F→:統計中的一致性會隨著樣本增大而變高,當然也會更準確01/14 15:08
1F推:sample(a[a>=1|a<=-1],length(a[a>=0.5]))01/13 17:21
1F推:看下"變數檢視"吧,你應該限制了該變數的"寬度"01/13 17:27
2F→:把1改成2以上就可以了01/13 17:28
6F→:不太知道你說的是什麼,假設有些列X是0吧,幫你跳過了01/10 07:59
7F→:如果是NA什麼的,先用x[is.na(x)==1]<-0,把NA設定為001/10 08:01