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부트스트랩 매개분석 (2): 구현하기
Jul 7, 2019
이제 앞에서 배운 부트스트랩을 매개분석에서 간접효과를 추정하는 데 써 보도록 하겠습니다. 사실 어려울 것은 하나도 없습니다. 요령은 똑같습니다. 다음을 반복하면 됩니다:
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부트스트랩 매개분석 (1): 수학 없이 시뮬레이션으로 추정하는 통계적 마법
Jul 7, 2019
지난 몇 차례의 글을 통해 소벨 테스트에 대해 다루었습니다. 다시 정리하자면, 소벨 테스트의 핵심은 경로계수의 곱 \(ab\)에 대한 추정치 \(\hat{a}\hat{b}\)의 정규성을 가정한 뒤, \(a\)와 \(b\) 각자의 점추정치와 그 분산을 이용하여 \(\hat{a}\hat{b}\)에 대한 표준오차를 계산하는 것이었습니다. 이렇게 계산된 점추정치와 표준오차는 95% 신뢰구간을 만드는 데 사용할 수 있으며, 그것이 0을 포함하는지 아닌지를 봄으로써 간접효과가 유의한지 통계적으로 검정한다고 말했습니다.
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소벨 테스트 완전히 이해하기 (3): 다변량 델타 메쏘드와 그 적용
Jul 4, 2019
이제 드디어 소벨 테스트를 직접 유도하기 직전까지 왔습니다. 혹시 델타 메쏘드에 대한 이전 글을 보지 못하신 분이 계시다면 먼저 읽고 오시는 것을 추천드립니다. 그럴 시간적 여유가 없으신 분들을 위해 다시 한 번 요약하자면, 델타 메쏘드는
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Nonparametric Bayesian 이란?
Jul 4, 2019
이번 포스트에서는 Nonparametric Bayesian 이 무엇인지 원리적인 부분에 대해 소개하고자 합니다.
2. Miscellaneous Posts on Statistics & Learning
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- Likelihood-free Bayesian inference (1): 가능도 likelihood 없이 베이지안 추론을 한다고?
- 베이지안 메타분석 (2) - 사전분포의 선택이 베이지안 분석결과에 미치는 영향: sensitivity analysis
- 베이지안 메타분석 (1) - 가장 간단한 random effect model: eight schools example
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- 회귀분석에서 로그변환의 해석상 주의점
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