タグ付けされた質問 「percentage」

以下の3つの用語の違いは何ですか？ パーセンタイル 分位 四分位

83 descriptive-statistics  quantiles  median  percentage 

「スタディスキルハンドブック」、Palgrave、2012年、Stella Cottrell著、155ページからのこの抜粋をご覧ください。 パーセンテージパーセンテージが与えられると通知します。 代わりに、上記のステートメントが次のようになっているとします： 60％の人がオレンジを好んだ。40％がリンゴを好むと答えました。 これは説得力があるように見えます：数値が与えられています。しかし、60％と40％の違いは重要ですか？ここでは、何人の人が尋ねられたかを知る必要があります。1000人が600人のオレンジを好む人を尋ねられた場合、その数は説得力があるでしょう。ただし、10人だけが質問された場合、60％は6人がオレンジを好んだことを意味します。「60％」は、「10のうち6」ではできない方法で説得力があるように聞こえます。重要な読者として、不十分なデータを印象的に見えるようにするために使用されているパーセンテージを監視する必要があります。 統計でこの特性は何と呼ばれますか？私はそれについてもっと読みたいです。

41 statistical-significance  sample-size  percentage 

両方ともCのパーセンテージで表される2つの値AとBがあり、AとBの大きさの差をパーセンテージDで表したい場合、DをCのパーセンテージで表したほうが正しいですか、またはB（または実際にA）の割合として？ ここで「％」は「25人の失業者の割合」を意味することが明らかであるため、50人の失業者は25人の失業者よりも明らかに50％大きい。しかし、25％の失業率よりも50％の失業率はどのくらい大きいのでしょうか？25％の失業率の100％の増加ですが、潜在的な失業率全体の25％の増加のみです。

21 terminology  percentage 

ウイルスコピーとゲノムカバレッジ（GCC）の関係を示す図を作成しようとしています。これは私のデータのようです： 最初、私は線形回帰をプロットしましたが、スーパーバイザーはそれが間違っていると私に言って、シグモイド曲線を試してみました。そこで、geom_smoothを使用してこれを行いました。 library(scales) ggplot(scatter_plot_new, aes(x = Copies_per_uL, y = Genome_cov, colour = Virus)) + geom_point() + scale_x_continuous(trans = log10_trans(), breaks = trans_breaks("log10", function(x) 10^x), labels = trans_format("log10", math_format(10^.x))) + geom_smooth(method = "gam", formula = y ~ s(x), se = FALSE, size = 1) + theme_bw() + theme(legend.position = 'top', legend.text …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

非常に大きなデータセットがあり、約5％のランダムな値が欠落しています。これらの変数は互いに相関しています。次のRデータセットの例は、ダミーの相関データを使用した単なるおもちゃの例です。 set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) <- paste("sample", 1:200, sep = "") #M variables are correlated N <- 2000000*0.05 # 5% random missing values inds <- round ( runif(N, 1, length(xmat)) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

多くの結果がパーセンテージのように表される研究があり、複数の線形回帰を使用して、これらの結果に対するいくつかのカテゴリ変数の影響を評価しています。 線形回帰は結果が連続分布であると仮定しているので、このようなモデルをパーセンテージに適用する方法論的な問題はありますか？

11 regression  ratio  percentage 

私はアクアポニックスについてこのペーパーを読んでいて、リストされたパーセントに関していくつかの統計は意味をなさなかった。これらのパーセントが存在することを可能にする方法は何ですか？ 最も一般的に飼育されている水生動物は、ティラピア（69％）、装飾用魚（43％）、ナマズ（25％）、他の水生動物（18％）、止まり木（16％）、ブルーギル（15％）、マス（ 10％）、低音（7％）。〜http ://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0044848614004724

9 percentage 

30の質問で構成されるテストがあり、10人がこのテストを受けたとします。これらの10人の平均テストスコアは17で、サンプルのすべてのスコアの標準偏差は4です。学校で記述統計を報告するとき、これらの生のスコアを使用して書き込みます（M = 17、SD = 4）; しかし、場合によっては、パーセンテージを報告する方が良いと感じることがあります。私は、30を超える17をスコアするよりも、100を超える56.7をスコアすることの意味をより直感的に理解していると思います（おそらく、10進法に慣れているためです）。 したがって、上記の例の場合、平均と標準偏差を（M = 56.7％、SD = 13.3％）として報告することは可能でしょうか？ サンプルの試験スコアの標準偏差が13.3％であると言っても意味がありませんか？ これらのパーセンテージは、私が作成して上記で与えた生のスコアと算術的に同等ですが、そのようなパーセンテージに直接変換するのが良い方法かどうかはわかりません。

8 mean  standard-deviation  percentage