統計模擬研究新手可以讀的 10 篇論文

更新於 2024/01/19閱讀時間約 2 分鐘

各位同學:

今天我們來討論一下統計模擬研究的入門文章(2023-08-23)(2024-01-18 修改)。在進行資料分析的過程中,我們經常會遇到需要修改模型或進行模擬研究以支持研究設計的情境。以下是一些建議的文章,可以讓你更深入了解如何進行統計模擬研究!

🔴 符咒學 (index)


10 篇重要文獻連結(可用doi查找)

節省版面,只提供文獻縮寫(和上圖對應),doi,以及中文翻譯名稱。文獻排序和圖上一樣,由上至下。部分文獻刪除(2024-01-18 修改)。

  • Hallgren, K. A. (2013). DOI 10.20982/tqmp.09.2.p043 在 R 編程環境中進行模擬研究。
  • Boulesteix, A.-L. (2020). DOI 10.1136/bmjopen-2020-039921 健康研究中的統計模擬介紹。
  • Paxton, P. (2001). DOI 10.1207/S15328007SEM0802_7 蒙地卡羅實驗:設計和實做。
  • Bulut, O. (2017). DOI 10.21031/epod.305821 使用 R 編程語言進行試題反應理論的蒙地卡羅模擬研究。
  • Beaujean, A. A. (2018). DOI 10.1177/0734282917690302 為臨床研究模擬數據: 教學。
  • Kelter, R. (2023). DOI 10.1002/bimj.202200095 👍 貝氏模擬研究(BASIS)架構,用於統計和方法學研究中的模擬研究。
  • Burton, A. (2006). DOI 10.1002/sim.2673 👍 醫學研究中的模擬研究設計。
  • Morris, T. P. (2019). DOI 10.1002/sim.8086 👍 使用模擬研究評估統計方法。
  • Chalmers, R. P. (2020). DOI 10.20982/tqmp.16.4.p248 用 Simdesign 套件編寫有效可靠的蒙地卡羅模擬。


-客觀測量研究。 -應用統計。 -M is for Measurement.
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諸君: 今天來講:研究變項之間的關係設定。(2023-08-23)
諸君: 今天的主題是:「一週瀏覽器分頁」。(2023-08-23) 對很多人來說,一週的瀏覽器分頁,可能就像購物車清單一樣,是有點私密、而且能反映出一個人最近狀態的東西(當然不會全部列出來)。我覺得紀錄這件事能幫助我消滅一堆開著的分頁、而且能幫助我記下一些重要的思緒、或是文獻。所以我覺得可以嘗
介紹NIMBLE工具,自動抽樣貝氏計算。跨多平台,擴展BUGS語法,速度優於JAGS,尤其混合模型。受生態學家歡迎。參考Beraha等比較,詳閱Nimble用戶手冊及Bayesian分析資源。
諸君: 今天來講:一種 SEM 半自動繪圖工具。()
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*合作聲明與警語: 本文係由國泰世華銀行邀稿。 證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務,定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。   剛出社會的時候,很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天,都會聽到各種市場動態、理財話題,像是:聯準會降息或是近期哪些科
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覺得閱讀事一件蠻孤單的事情,看劇、聽音樂甚至出遊都可以與他人共享,而閱讀先不說難以與他人同步進行,每個人有感觸的部分都需要經過內化,比較難像戲劇那般被普遍的討論。所以讀墨這種以創作活絡的閱讀社群來鼓勵大家閱,同時利用類似等級打怪與收集限量徽章的遊戲方式增加使用者的參與意願都讓我感受出他們經營的用心。
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由於我的研究所報告涉及律師法修正,但法務部的最新資料只到民國107年,且並無關於事務所規模之統計。基於假設會計師與律師執業上的相似性、參考會計師的統計數據,可以發現會計師事務所的營收規模,和從業人員數呈現正相關。因此,在法務部未針對律師產業進行調查統計前,應可藉由事務所人數粗略估計其規模。
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對,我也很想問為什麼有(中)!?面對這個沒完沒了、越挖越深的坑,讓我很想掐死過去那個不即時整理閱讀筆記的自己。 不過不得不說,讀墨的另一個好處是比起降低書籍購買價格的「勸買」機制,他們更會舉辦各種活動來「勸讀」。每個月不同主題的閱讀馬拉松活動,讓我在去年接觸了許多不常閱讀的類型的書。
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工作後的最初幾年有點不習慣沒有「回家作業」填滿工餘時間,被分割的生活偶爾會不知道該做些什麼,除了前幾年準備建築師考試做題目、練手感,到最近2年佛系的等術科過關外,空餘的時間居然默默養成了閱讀習慣。
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【懷孕念《心經》】 ~~懷孕的準媽媽們~~好消息!!好消息!!根據許多位有經驗的媽媽們分享: 懷孕時念誦《心經》,生出來的小孩子像天使一般,男的帥、女的美,既可愛聰明又聽話好帶,最重要的是媽媽生產過程十分順利。 這實在是太棒了!各位準媽媽們一定要記得天天念《心經》喔!!
舉例而言,有價格數據資料八筆,依大小排序為 : X(1)、X(2)、...、X(7)、X(8),定義全距(Range)=Max-Min=X(1)-X(8)=R(1,8)。依此類推,R(3,6)就是X(3)-X(6)的距離,所以評估波動度的方法,又多了一個想法,就是R(1,8)/R(3,6)的比值
概念 : 1. 產生標準常態分配亂數、2. 一次性抓取N筆資料、3. 然後取最大值、最小值,然後兩數相減,得到全距、4. 重複步驟1~3、10萬次、5. 製作查表值
迅速地在小樣本中判斷是否有異常值發生,然後讓下列的Multicharts程式碼發出訊號,一值是開發者重點 If Condition1 then Buy next bar at Highest(High,8) stop;
1. 假如你有8筆實際的時間序列價格資料,依時間序列為X(1)、X(2)、...、X(8),然後價格資料給予標準化 2. 假如你有8筆數據,是透過標準常態分配亂數而得,由小而大依序為 Y(1)、Y(2)、...、Y(8)
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