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我想比较几个模型的 RMSE、偏差、差异标准差、R2 等统计参数，但是，每个模型的样本量都不同。会对那些统计参数比较产生影响吗？例如，ModelX 有 100 个样本产生 RMSE 0.2，ModelY 有 150 个样本产生 RMSE 0.15。我们可以比较这两个 RMSE 来判断哪个模型更好吗？提前致谢。

我正在尝试计算 CRXO 设计的样本量。该研究包括两个干预措施：干预措施 A；和干预 B。将有 N 个集群（研究地点），并且每个集群应该有不同的样本量。每个集群将在不同的时间段内接受两次干预，从而形成“双集群期”。

我阅读了文献，发现为了计算样本量，我需要两条信息：（i）在时期相关性内的集群内（ii）在时期相关性之间的集群内

我怎样才能得到这两个相关性？

我正在尝试计算两个相关 AUC 之间的协方差，而我所拥有的只是 AUC 的值，而不是源数据。我正在尝试根据Hajian-Tilaki的论文计算样本量。

我查看了Lasko、Bhagwat、Zou 和 Ohno-Machado的论文，但他们要求基于样本量的值，而这正是我想要确定的。

当您只知道 AUC 值（例如 0.8、0.9）时，是否有一种方法（代数或 R）可以确定两个相关 AUC 的协方差？

提前致谢。

我有一个数据框，在 29 个变量（列）中有大约 1700 个观察值（行），我必须选择其中 7 个观察值的混合，其中（每个变量的）加权平均值与加权平均值（的1700 个观测值中的每个变量）。我尝试使用 boot() 引导 R 中的数据，目的是获得几种可能的混合物（计算所有可能的混合物需要很长时间），但我未能从整个数据集中仅选择 7 个观察值的样本。我知道自举通常会生成与原始数据集大小相同的样本。这是我尝试过的代码：

I'm trying to create hypothetical parameters to run the following simulation in r;

Can anyone help with hypothetical parameters that I can use to run the model?

我是 clmm 的新手，遇到了以下问题：我想使用 powerSim 和 powerCurve 为我的 R 研究获得最佳样本量。因为我的数据是有序的，所以我使用的是 clmm。研究参与者 ( ) 应以 5 点李克特量表 ( )VPN评估三种句子类型 ( SH1、SM1和)。我需要将我的参与者视为一个随机因素，而句子类型和评估是我的固定因素。这是我的数据的一瞥（每个参数的 VPN 数量最多为 40，我只是在这里缩短了它）：SP1evaluation.likert

现在，在一些帮助下，我创建了以下模型： clmm(likert~parameter+(1|VPN), data=dfdata)

使用这个模型，我正在做模拟：

在上面的例子中，我尝试了 40 名参与者，但我已经运行了一个有 2000000 名参与者的模拟，以检查我是否只需要大量的人。结果是相同的：0.0%。

lastResult()$errors告诉我我正在使用一种不适用于 clmm 的方法： not applicable method for'simulate' on object of class "clmm"

但除了我在这里做的 anova，我也已经尝试过 z、t、f、chisq、lr、sa、kr、pb。（而不是，test=fixed我也已经尝试过test=compare，，，，甚至）test=fcomparetest=rcomparetest=random()

所以我想我的模型一定有问题？或者这些方法真的不适用于 clmms？

非常感谢您的帮助已经非常感谢！

我需要计算表明疾病进展的生物标志物研究的样本量。样本将在基线、12、24、36 和 48 个月时收集，并将针对 15 种 CSF 生物标志物进行测试。已经对 15 名患者进行了一项试点研究，我想将其用作先前的信息。我相信生物标志物是独立的，但也可能存在一些相关性。研究问题是看每个生物标志物的连续测量是否随时间变化。生物标志物值不是正态分布的。我试过G功率软件使用非参数方差分析进行重复测量。我的第一个问题是我是否需要使用 Bonferroni 校正 0.05/15 单独计算每个生物标志物的样本量，然后选择最大的样本量，或者一起计算所有生物标志物的样本量。另一个问题，对于我需要的 g 功率，没有球形校正，epsilon，时间点和 eta 平方之间的相关性，我尝试使用 proc glm 计算它们，如

但是没有得到我想要的。你知道我怎样才能获得这些值，我应该分别假设每个生物标志物的数据吗？

这是我的代码：

这是我得到的

如何模拟 1000 次并总结每个 p 的结果。
例如。对于 p=2, s=sum=(2.174076 + 1.410500 )
这样，每个 p 应该有 1000 s 值
非常感谢。

我正在尝试计算 G Power试验所需的样本量。我正在进行一项随机对照试验（3 个测试组 + 对照组 = 4 个组），采用独立测量设计和随机分配。我在 G Power 中输入了这个（见图，ANOVA），输出是 280 个总样本量，这意味着只有 70 个分组，这似乎太低了。尤其是人口为 75,000 人。您能否告知我在 G*Power 中的设置哪里出了问题，以及如何为我的试验获得真实的样本量？

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

我是新的 TF 隐私用户，并尝试使用compute_dp_sgd_privacy计算隐私预算 epsilon 。

它的变量之一是 N，它被称为“示例总数”。
然后，我很困惑，这是句子或单词（标记）的数量吗？

因为在其他一些搜索中，其他人提到示例数与批量大小有关，这认为是一个批量大小中的示例数？

示例、样本、标记之间有什么区别？

谢谢！