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推:看起來適合用GEE(廣義估計方程式),但可能要假設t為連續11/16 10:10
2F→:變項11/16 10:11
3F→:還有個問題? 只有兩組資料? 有辦法再多點嗎?11/16 10:12
1F→:這個解法是不錯,不過這不是很基本的原理嗎? 尤其是原po11/09 10:27
2F→:問的11/09 10:29
3F→:我想原PO還有個事情沒有弄懂,那就是名次是序位尺度,而11/09 10:30
4F→:平均數是不可能用序位尺度算的,而是用分數(等距尺度)11/09 10:31
5F→:序位尺度只保證 1的分數>2的分數, 2的分數>3的分數11/09 10:31
6F→:但不保證 1的分數-2的分數 = 2的分數-3的分數11/09 10:32
7F→:就世界排名這個部份來說,似乎是重點是序為尺度的問題11/09 10:32
8F→:假設有10個指標,某國每項都第3名,若它總和排第21名也是11/09 10:34
9F→:有可能的11/09 10:34
17F→:我知道你的想法很棒,這是一個很不錯的證明11/09 11:29
18F→:但這樣容易造成一個誤導,那就是個別名次較低,總和名次較11/09 11:29
19F→:高(若以原PO想問的問題而言),事實上你的意思是,個別分數11/09 11:30
20F→:排序較低,總和分數的排序會較高11/09 11:30
21F→:事實上以序位尺度代替實際分數呈獻的資料,很有可能發生11/09 11:31
22F→:個別名次的總平均高(把序位尺度平均),而總名次卻低11/09 11:31
24F→:那就拜託你了,我的意思不是證明,是我覺得原PO的問題是出11/09 11:46
25F→:在不夠了解序位尺度的特性11/09 11:46
26F→:如果可以的話把我的推文修掉好了,我覺得表達不太好11/09 11:49
1F→:去個平均試試看吧11/05 19:15
2F→:我想你應該是兩個連續變項,或是1類別1連續11/05 19:15
3F→:將連續變項去平均,之後再相乘11/05 19:16
1F推:有沒有個規則? 如前3個字是文字,後面都數字?11/02 18:53
1F推:也許你應該先看看你真正想研究的是哪一個交互作用11/01 13:14
2F→:不過若是你想看的是Three way的交互作用,這樣擺確實沒錯11/01 13:15
3F→:而看的是bxcxd這項11/01 13:15
5F推:來幫你速成一下. 1.差不多 2.是 3.一般是0.1,但要自己選10/22 23:31
6F→:想要深學還是看上面G糖大提供的東西吧10/22 23:32
10F推:差不多的意思是,基本上兩個p值相等10/23 02:27
11F→:就算有差異也差不到哪去10/23 02:27
14F→:看錯了@@ 抱歉,大概太晚了腦袋不清楚10/23 16:18
1F→:不需要Canonical correlation,我不知道你為什麼想要學10/16 12:59
2F→:Multivariate分析,這種分析法其實本來就很不易懂,可能要10/16 13:00
3F→:了解一下您大約的程度在哪比較方便講解10/16 13:01
7F推:我看這是證明中央極限定理吧,hist(u[,1])是均勻分布10/14 12:55
8F→:hist(y)是常態分布,在告訴你不管樣本本來是啥分布,樣本10/14 12:55
9F→:平均數的分布一定是常態10/14 12:55
1F推:分層分析不就好了? 至於有沒有顯著的話,丟A與C的交互作10/12 20:01
2F→:用看10/12 20:01
1F推:我覺得我回答挺清楚的,ICC在SPSS內沒辦法直接跑出來,若10/10 22:07
2F→:想要一個一個跑ICC,那就將資料key成兩個變項,一為次數,10/10 22:08
3F→:二為a得數值,然後做ANOVA,然後看ANOVA table,用組內平方10/10 22:10
4F→:合/總和平方合,就是你要的答案了(你是想問這?)10/10 22:11
8F推:五個合併似乎要用Repeated ANOVA,第二個問題的意思是說10/11 12:54
9F→:你每個病患總共有10個值?10/11 12:55
10F→:如果是的話 那REPEATED ANOVA可以幫你,但是要定義兩個因10/11 12:55
11F→:子,Factor1(次數)/Factor2(操作者)10/11 12:55
12F→:然後一樣用anova table算10/11 12:56