sample-size

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私は、p値の性質を調べるためにRでいくつかの基本的なシミュレーションを行うことを検討しています。私の目標は、大きなサンプルサイズが小さいp値に向かう傾向にあるかどうかを確認することです。私の考えは、1,000,000個のデータ点のランダムなベクトルを生成し、それらを互いに逆行させ、p値の分布をプロットし、スキューを探すことです。 x1 = runif(1000000, 0, 1000) x2 =

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信頼区間を符号化するときにdplyrを使用して列の長さを求める方法R

私のデータセットはhereを参照できます。要点では、平均と信頼区間をプロットする必要があるフィットという列があります。私はここで data.melt$time = factor(data.melt$time, levels=paste("t", seq(0, 10), sep="")) 私ggplotのための機能をdplyr使用して信頼区間をコードしようとしていますはコード summary_

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サンプルサイズのためのpower.prop.test関数の光沢のある出力

私はかなり光り輝いていて、私はyの質問はかなりシンプルですが、多くの研究をしていますが、光り輝くように見えません比率の力の出力をテストします。ユーザーがすべてのパラメータ（p1、p2、sig.level、power）を入力し、サンプルサイズnが与えられたスクリプトを作成しようとしています。私はいろいろな方法を試しましたが、出力がないか、 "n、p1、p2"、 "power"、 "sig.level

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Tensorflow transfer learningサンプルサイズ

イベントAが発生したかどうかに関わらず、あらかじめ用意された画像分類モデルで、2つのクラスの学習を行いたい。再訓練自体が非常に効率的であることは分かっています。サンプルサイズはどうですか？意味のある結果を得るために使用できる最小サンプルサイズはどれくらいですか？

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SASのproc powerに代わるサンプルサイズとパワー計算方法は？

私は、サンプルサイズの計算が、SASのプロックパワーとrのサンプルサイズ関数の間にどれほど近いかを見たいと思っています。 P1 = 0.3、P2 = 0.15、パワー= 0.8、ヌル違い= 0、および用両面：私は次のようにat a UCLA website. UCLAサイトは、パラメータを与え、ここで見つかったデータを使用しています等しいサンプルサイズを仮定してテストします。等しくないサンプルサ

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名前付きエンティティ認識のサンプルサイズゴールド標準コーパス

私は、名前付きエンティティ認識を適用する170のオランダ文学小説のコーパスを持っています。オランダの既存のNERタガーの評価については、このコーパスの無作為標本の中で名前付きエンティティに手動で注釈を付けることを望んでいます。この目的のためにbratを使用します。手作業で注釈を付けたランダムサンプルは、NERタガーの評価で「ゴールドスタンダード」として機能します。私は文章レベルで自分のコーパスの無

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pythonで（統計的な）パワー関数とサンプルサイズを計算するにはどうすればいいですか？

これはどのようにしてPythonで行うことができますか？与えられたパワーとアルファのサンプルサイズを計算しますか？与えられたサンプルサイズとアルファのパワーを計算しますか？注：私はPythonが（統計的）パワー関数計算に与えることの機能を持つ:(完全に混乱しています誰かがここに順序を作るために私を助けることができるそこ？ statsmodels下の二つの機能は以下のとおりです。 fro