タグ付けされた質問 「demography」

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人口統計学者が10万人あたりの料金を提示するのはなぜですか?
人口統計が年間10万人という点で与えられているのは普遍的なようです。たとえば、自殺率、殺人率、障害調整後の生活年など、リストは続きます。どうして? 化学について話している場合、100万分の1(ppm)が一般的です。人々を数える行為が根本的に異なって見られているのはなぜですか?10万という数はSIシステムでは根拠がなく、私が知る限り、パーセンテージとの関係が弱いことを除いて、経験的根拠はまったくありません。100,000あたりのカウントは、ミリパーセント、m%と解釈できます。それはいくつかのうめき声を得るかもしれないと思った。 これは歴史的な遺物ですか?それともユニットを守るための議論はありますか?
10 demography  units 

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混合モデルのパラメトリック、セミパラメトリック、ノンパラメトリックブートストラップ
以下の移植片は、この記事から引用したものです。私はブートストラップの初心者であり、R bootパッケージを使用した線形混合モデルのパラメトリック、セミパラメトリック、ノンパラメトリックのブートストラップブートストラップを実装しようとしています。 Rコード これが私のRコードです: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, indices){ data <- data[indices, ] mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data) fixef(mod) } set.seed(12345) Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99) Out ご質問 …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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