«hypothesis-testing» etiketlenmiş sorular

Merhaba, İstatistik alanında lisansüstü bir ders alıyorum ve Test istatistiklerini ve diğer kavramları ele alıyoruz. Bununla birlikte, formülleri sık sık uygulayabiliyorum ve işlerin nasıl çalıştığına dair bir tür sezgi geliştirebiliyorum, ancak belki de çalışmamı simüle edilmiş deneylerle desteklersem, eldeki sorunlara daha iyi sezgi geliştireceğim hissine kapılıyorum. . Bu yüzden, sınıfta …

11 r  hypothesis-testing  sas  simulation  computational-statistics 

Başlangıçta normal olarak dağıtıldığını düşündüğüm bir veri koleksiyonum var. Sonra aslında ona baktım ve bunun çoğunlukla eğri olduğu için olmadığını ve bir shapiro-wilks testi yaptığımı fark ettim. Hala istatistiksel yöntemleri kullanarak analiz etmek istiyorum ve bu yüzden çarpıklık-normalite için hipotez testi yapmak istiyorum. Bu yüzden, çarpıklık normalliğini test etmenin bir …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

Bir dizi bağımsız, aynı şekilde dağıtılmış tek değişkenli gözlem ve nasıl oluşturulduğu hakkında iki hipotezim olduğunu varsayalım :xxxxxx H0H0H_0 : xxx , bilinmeyen ortalama ve varyansa sahip tek bir Gauss dağılımından çizilir. HAHAH_A : xxx ortalama, varyans ve karışım katsayısı bilinmeyen iki Gaussian karışımından alınmıştır. Doğru anladıysam, bu o modele …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  expectation-maximization 

Çapraz Onaylı arşivlerde biraz dolaştım ve soruma cevap bulamadım. Sorum şu: Vikipedi Wilcoxon imzalı rütbe testi (sorularım için biraz değiştirildi) için tutulması gereken üç varsayım sunuyor: İ = 1, ..., n için Zi = Xi-Yi olsun. Zi farklılıklarının bağımsız olduğu varsayılmaktadır. (a.) Her bir Zi aynı sürekli popülasyondan gelir ve …

11 r  hypothesis-testing 

Çok doğrusal regresyondaki değişken alt kümeleri için klasik F testi, F = ( SSE ( R ) - SSE ( B ) ) / ( d f R - d f B ) formuna sahiptir. buradaSSE(R), 'büyük'Bmodelinin içinde yuvalanan 'indirgenmiş' model altında kare hataların toplamıdırvedf, iki modelin serbestlik dereceleridir. 'Büyük' …

11 regression  hypothesis-testing  power-analysis  non-central  f-distribution 

Ağ motifi algoritmaları, bir hem döndürmek için oldukça yaygın görünüyor p değeri ve Z-skoru "Giriş ağ subgraph G X kopyalarını içerir" a istatistik için. Bir alt çizgi tatmin ederse bir motif olarak kabul edilir p değeri <A, Z skoru> B ve X> C, bazı kullanıcı tanımlı (veya topluluk tanımlı) A, …

11 hypothesis-testing  p-value  z-statistic 

Basında sık sık yönelimli sonuçlar veren çeşitli çalışmalarla karşılaşıyorsunuz. Bunlar yeni bir reçeteli ilacın test edilmesi veya belirli bir besinin veya bu konudaki başka bir şeyin değerinin değeri ile ilgili olabilir. Bu tür iki çalışma çelişkili sonuçlara ulaştığında, ikisinden hangisinin gerçeğe en yakın olduğunu nasıl anlarsınız?

11 hypothesis-testing  clinical-trials 

Sorum oldukça semantik. Bir yöntem rutin olarak yüksek p değerleri ürettiğinde buna konservatif denir. Bunun tersini, yani yüksek tip-II-hata oranı liberaline sahip bir yöntemi çağırır mıydınız?

11 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  terminology  type-i-and-ii-errors 

Bazı tartışmalardan sonra (aşağıda), şimdi odaklanmış bir soruya dair daha net bir resmim var, bu yüzden burada gözden geçirilmiş bir soru var, ancak bazı yorumlar şimdi orijinal soru ile bağlantısız görünebilir. O görünüyor t-testi simetrik dağılımlar için hızla yakınsama olduğunu, signed-rank testi simetrisini varsayar ve bu, simetrik dağılımı için, araçlar …

11 hypothesis-testing  t-test  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Eşleştirilmiş verileri analiz etmek için bu iki testten birini almaya çalışıyorum. Genel olarak hangisini seçeceğine dair genel kurallar bilen var mı?

11 hypothesis-testing  nonparametric  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

Çalışmamda Fisher'ın kesin testinin çeşitli kullanımlarını gördüm ve verilerime ne kadar iyi uyduğunu merak ediyordum. Birkaç kaynağa baktığımda istatistiğin nasıl hesaplanacağını anladım, ancak varsayılan sıfır hipotezinin açık ve resmi bir açıklamasını hiç görmedim. Birisi beni varsayılan dağıtımın resmi bir açıklamasını açıklayabilir ya da yönlendirebilir mi? Acil durum tablosundaki değerler açısından …

11 hypothesis-testing  chi-squared  multinomial  contingency-tables  fishers-exact 

Burada ilgili birkaç sorunun farkındayım (örn. Null'u çevreleyen hipotez testi terminolojisi , sıfır hipotezini kanıtlamak mümkün mü? ) Ama aşağıdaki sorumun kesin cevabını bilmiyorum. Bir madalyonun adil olup olmadığını test etmek istediğimiz bir hipotez testi olduğunu varsayalım. İki hipotezimiz var: 'H0: p ( h e a d) = 0,5'H0:p(hebird)=0.5H_0: p(head)=0.5 …

11 hypothesis-testing 

Y1 ve y2 olarak adlandırılan iki grup kütle ölçümü (mg cinsinden) verildiğini varsayalım. İki numunenin farklı yollardan popülasyonlardan çekilip çizilmediğini belirlemek için bir test yapmak istiyorum. Örneğin böyle bir şey (R cinsinden): y1 <- c(10.5,2.9,2.0,4.4,2.8,5.9,4.2,2.7,4.7,6.6) y2 <- c(3.8,4.3,2.8,5.0,9.3,6.0,7.6,3.8,6.8,7.9) t.test(y1,y2) 0.3234'lük bir p değeri elde ediyorum ve 0.05'lik anlamlılık düzeyinde, iki …

11 hypothesis-testing 

de ile (gözlenen) bir zaman serisi , (yani markov özelliği)?XtXtX_tXt∈ { 1 , . . . , n }Xt∈{1,...,n}X_t\in\{1,...,n\}P( Xt|Xt - 1, Xt - 2, . . . , X1) = P( Xt|Xt - 1)P(Xt|Xt-1,Xt-2,...,X1)=P(Xt|Xt-1)P(X_t|X_{t-1},X_{t-2},...,X_1)=P(X_t|X_{t-1})

11 time-series  hypothesis-testing  markov-process