タグ付けされた質問 「summations」

同じスケールパラメーターを持つガンマ確率変数の合計が別のガンマ確率変数であることを読みました。また、Moschopoulosによる、ガンマランダム変数の一般的なセットを合計する方法を説明する論文を見ました。Moschopoulosのメソッドを実装しようとしましたが、まだ成功していません。 ガンマランダム変数の一般的なセットの合計はどのように見えますか？この質問を具体的にするために、それは次のように見えます： ガンマ（3 、1 ）+ ガンマ（4 、2 ）+ ガンマ（5 、1 ）ガンマ（3、1）+ガンマ（4、2）+ガンマ（5、1）\text{Gamma}(3,1) + \text{Gamma}(4,2) + \text{Gamma}(5,1) 上記のパラメータが特に明らかになっていない場合は、他のものを提案してください。

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

ネットワーク遅延の分布を分析しています。アップロード時間の中央値（U）は0.5秒です。ダウンロード（D）時間の中央値は2秒です。ただし、合計時間の中央値（各データポイントのT = U + D）は4秒です。 合計の中央値が加数の中央値の合計よりもはるかに大きいことを知って、どのような結論を導き出すことができますか？ 統計に対する好奇心から、この質問が中央値を平均に置き換えたらどうなるでしょうか？

13 random-variable  median  summations 

実験中に3回評価された10人の参加者の2つのグループがあります。グループ間および3つの評価全体の違いをテストするために、group（コントロール、実験）、time（最初、2、3）、およびを使用して2x3混合設計ANOVAを実行しましたgroup x time。両方timeとgroup有意な相互作用があったほか、重大な結果group x time。 グループメンバーシップに関しても、3回の評価の違いをさらにチェックする方法をよく知りません。実際、最初は、ANOVAのオプションで、ボンフェローニの補正を使用してすべての主要な効果を比較することだけを指定しました。しかし、この方法で、グループを区別せずに、サンプル全体の時間の違いをこのように比較したことに気付きましたね。 したがって、可能な解決策を見つけるためにインターネットでたくさん検索しましたが、結果はほとんどありませんでした。私と同じようなケースは2つしか見つかりませんでしたが、解決策は逆です！ 記事では、混合設計の後、著者らは被験者ごとに1つずつ、2回の反復測定ANOVAを事後的に実行しました。このようにして、2つのグループは修正なしで個別に分析されます。 インターネットのガイドでは、混合ANOVAの実行中に、SPSS構文のCOMPARE(time) ADJ(BONFERRONI)直後にを手動で追加すると述べています/EMMEANS=TABLES(newgroup*time)。このように、3つの時間はグループごとに個別に比較されます。ボンフェローニ補正を使用すると、私は正しいのでしょうか。 どう思いますか？どちらが正しい方法でしょうか？

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka