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统计方法套路深,细说I类错误和II类错误!
I类错误,也称为假阳性错误,就是说实际上总体并无差异,原假设H0是成立的,但是通过假设检验P≤α,在设定α的检验水准下,拒绝了H0,认为有差异,出现了假阳性的现象。前面提到的检验水准α,就是预先设定允许犯I类错误概率的最大值,此时犯I类错误
发表于2018-11-30
多项式回归、分段回归、限制性立方样条...
上节课程我们主要讲解了“回归模型的比较和变量筛选”,包括:anova()比较嵌套模型,AIC()比较非嵌套模型;逐步回归,全子集回归,Lasso回归等内容。小伙伴们都掌握了吗? 本节课程我们来学习如何展示非线性关系,内容包括:多项式回
发表于2018-11-29
多项式回归、分段回归、限制性立方样条...
上节课程我们主要讲解了“回归模型的比较和变量筛选”,包括:anova()比较嵌套模型,AIC()比较非嵌套模型;逐步回归,全子集回归,Lasso回归等内容。小伙伴们都掌握了吗? 本节课程我们来学习如何展示非线性关系,内容包括:多项式回
发表于2018-11-28
如何比较两种方法的灵敏度和特异度?来看实例教程!
举个栗子,200人参加了某项临床研究,分别进行了CT和超声两种检查,计算CT和超声相对于金标准的灵敏度和特异度,然后问题就来了,你怎么衡量两种方法的好坏。
发表于2018-11-26
如何比较两种方法的灵敏度和特异度?来看实例教程!
举个栗子,200人参加了某项临床研究,分别进行了CT和超声两种检查,计算CT和超声相对于金标准的灵敏度和特异度,然后问题就来了,你怎么衡量两种方法的好坏。
发表于2018-11-26
回归模型中哪个自变量的作用更大?标准化回归系数来解答!
提到不同变量的效应大小,大家一定会联想到在多因素回归模型中所得到的回归系数。例如,我们假设自变量分别为身高和体重,根据回归系数很容易就知道每增加1cm的身高或每增加1kg的体重,引起的对因变量Y的影响大小,但是两者相比之下,到底谁的作用大谁
发表于2018-11-24
回归模型中哪个自变量的作用更大?标准化回归系数来解答!
提到不同变量的效应大小,大家一定会联想到在多因素回归模型中所得到的回归系数。例如,我们假设自变量分别为身高和体重,根据回归系数很容易就知道每增加1cm的身高或每增加1kg的体重,引起的对因变量Y的影响大小,但是两者相比之下,到底谁的作用大谁
发表于2018-11-24
回归模型比较和变量筛选
上节课程我们主要讲解了“回归模型的诊断和改进”,包括:检验拟合优度、线性关系、残差正态性、方差齐性、强影响点以及多重共线性等。 本节课程我们会详细讲解回归模型比较和变量筛选:① 比较两个回归模型:anova()比较嵌套模型,AIC()比较
发表于2018-11-21
回归模型比较和变量筛选
上节课程我们主要讲解了“回归模型的诊断和改进”,包括:检验拟合优度、线性关系、残差正态性、方差齐性、强影响点以及多重共线性等。 本节课程我们会详细讲解回归模型比较和变量筛选:① 比较两个回归模型:anova()比较嵌套模型,AIC()比较
发表于2018-11-21
拿到原始数据就直接统计分析,慢着!你听说过数据标准化处理吗?
为了统一比较的标准,保证结果的可靠性,我们在分析数据之前,需要对原始变量进行一定的处理,即我们本期内容将向大家介绍的数据的标准化处理,将原始数据转化为无量纲、无数量级差异的标准化数值,消除不同指标之间因属性不同而带来的影响,从而使结果更具有
发表于2018-11-21
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