Wir alle kennen die gängigen linearen OLS-Regressionsmodelle. Bei dieser Art von Modellen gehen wir davon aus, dass Y linear von einem - nehmen wir an - kontinuierlichen Prädiktor X plus abhängt, und wir berücksichtigen den Messfehler für Y wie folgt: Y_i=A+B*X_i, i ist der Index der i-ten Beobachtung von X und Y. Man beachte, dass von Lesen Sie mehr über Deming-Regression[…]

Dieser Beitrag wurde, wie viele andere auch, durch die Frage des Studenten inspiriert. Es scheint, dass viele von uns ROC-Kurven in der Analyse verwenden, ohne wirklich zu wissen, wofür diese Kurven sind und wie sie erstellt werden. Die Klassifizierungsmodelle haben sich zu einem sehr beliebten Werkzeug und sind Teil von vielen implementierten weithin verfügbaren Black-Box Lesen Sie mehr über ROC-Kurve - was Sie schon immer wissen wollten, aber nicht zu fragen wagten...[…]

Paarweise Post-hoc-Vergleiche gehören für Datenwissenschaftler zur täglichen Routine. Wann immer wir ANOVA oder nichtparametrische Tests mit mehr als zwei Gruppen durchführen, ist dies unvermeidlich. Irgendwann möchten Sie vielleicht eine schöne Visualisierung dessen haben, was signifikant ist und was nicht. Möglicherweise mit p-Werten in der Grafik. Dann Lesen Sie mehr über Paarweise Vergleiche[…]

Sankey-Diagramme werden häufig zur Veranschaulichung von Strömen verwendet, z. B. von Behandlungsänderungen in der Medizin. Das obige Diagramm veranschaulicht die Behandlungsänderungen bei Asthmapatienten. Einige kleine Ströme sind ausgelassen. Dank des network3D-Pakets macht das Erstellen von Sankey-Diagrammen jetzt Spaß! Durch die Implementierung von Java-Skripten können sie interaktiv sein. Es gibt jedoch einige Fallen bei der Verwendung dieses Pakets Lesen Sie mehr über Sankey-Parzellen[…]

Wenn Sie eine Meta-Analyse durchführen, visualisieren Sie Ihre Ergebnisse in der Regel mit einem sogenannten Forest Plot. Der Plot ist in den Paketen für Meta-Analysen (wie meta) automatisch verfügbar, aber es gibt Zeiten, in denen man ihn gerne "von Grund auf" plotten und vollständig anpassen möchte. Nachdem Sie sich ein wenig mit ggplot2 herumgeschlagen haben, entdecken Sie das Paket forestplot Lesen Sie mehr über Forestplot R-Paket - was Sie damit nicht tun können.[…]

Woher kommt die Interpretation der Interaktion? Nehmen wir an, wir haben Patienten in unserer Stichprobe und ein lineares Modell (einfach oder gemischt). Für das lineare Modell haben wir eine Gleichung der Form: Y = A0 + A1 * X1 + A2 * X2 + A3 * X1 * X2, wobei A0 der Achsenabschnitt ist und A1 und A2 die Haupteffekte von X1 bzw. X2 sind. Lesen Sie mehr über Interaktionen und warum verstehen wir sie alle falsch?[…]

Angenommen, wir müssen eine Stichprobengröße für eine einzelne Proportionsschätzung (Test) berechnen. Wenn wir jetzt Mathematik und eine gewisse Variabilität in den verwendeten Formeln weglassen, können wir dies auf zwei Arten tun: Erstens: Wenn wir die Potenz eines einzelnen Tests verwenden und dann nur verlangen, dass der Test die Hypothese von a ablehnt oder nicht Lesen Sie mehr über Einige Gedanken zur Berechnung der Stichprobengröße für einen einzelnen Anteil[…]