«hypothesis-testing» etiketlenmiş sorular

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

İlgili değişkenler oranlarını analiz ve nasıl iki normal dağılım değişkenlerin oranı, ya da bir tersini parameterize? . Her biri kabaca normal olduğunu kabul edebileceğimiz dört farklı sürekli rasgele dağılımdan birkaç örneğim olduğunu varsayalım. Benim durumumda, bunlar hem şifrelemeli hem de şifrelemesiz iki farklı dosya sisteminin (örneğin, ext4 ve XFS) bazı …

10 distributions  hypothesis-testing  statistical-significance 

Gelen bu soruya onlar (örneğin kadın vs erkek olarak) iki bağımsız gruplar için Pearson r karşılaştırmak nasıl sorun. Yanıt ve yorumlar iki yol önerdi: R "z-dönüşümü" kullanarak Fisher iyi bilinen formülü kullanın; Eğimlerin karşılaştırmasını kullanın (regresyon katsayıları). İkincisi, sadece doymuş bir doğrusal model ile kolayca gerçekleştirilebilir: Y= a + b …

10 regression  correlation  hypothesis-testing 

Zaman serileri için en basit mevsimsellik testleri nelerdir? Daha spesifik olmak gerekirse, specific time series the seasonal componentiçinde anlamlı olup olmadığını test etmek istiyorum . Python / R'de önerilen paketler nelerdir?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Diyelim ki ortalama üç bağımsız grubum var μ1, μ2, μ3μ1, μ2, μ3\mu_1,~ \mu_2,~\mu_3 sırasıyla. Nasıl test edebilirim μ1&lt;μ2&lt;μ3μ1&lt;μ2&lt;μ3\mu_1 < \mu_2 <\mu_3 ya da kullanmamak n1, n2, n3n1, n2, n3n_1,~n_2,~n_3 her gruptan örnekler? Ayrıntılı hesaplama değil, bazı genel metodolojileri bilmek istiyorum. Hipotezimi nasıl ayarlayacağımı anlayamadımH0H0H_0 ve H1H1H_1.

9 hypothesis-testing  multiple-comparisons  isotonic 

Bir popülasyondan örneklemeden sonra bir güven aralığı biçiminde bir parametre tahmini yapabileceğimiz öğretildi. Örneğin, hiçbir varsayım ihlal edilmeden% 95 güven aralığı, tahmin ettiğimiz gerçek parametrenin popülasyonda ne olduğunu içeren bir% 95 başarı oranına sahip olmalıdır. yani, Bir örnekten nokta tahmini üretin. Tahmin etmeye çalıştığımız gerçek değeri teorik olarak% 95 şansı …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

İki veri kümesinden (B1, B2) hangisinin (pearson r) başka bir kümeye (A) daha iyi bağdaştığını belirlemek istiyorum. Tüm veri kümelerinde veri eksik. Ortaya çıkan korelasyonun önemli ölçüde farklı olup olmadığını nasıl belirleyebilirim? Örneğin 8426 değerleri hem A hem de B1'de bulunur, r = 0.74. 8798 hem A hem de B2'de …

9 hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  missing-data 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Soru: P-değerlerinin yaygın bir yanlış anlaşılması , sıfır hipotezinin doğru olma olasılığını temsil etmeleridir. Bunun doğru olmadığını biliyorum ve sıfır hipotezinin doğru olduğu göz önüne alındığında, p değerlerinin sadece bu kadar aşırı bir örnek bulma olasılığını temsil ettiğini biliyorum . Bununla birlikte, sezgisel olarak, birincisini ikincisinden türetmek gerekir. Kimsenin bunu …

9 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist 

Ünlü Fisher'ın deneyinde gözlemlenebilir olan, iki tür ve fincanına sahip düzeltilmiş tahmin edilen fincan sayısıdır . Test büyüklüğü göz önüne alındığında genellikle kritik bölgeyi sıfır hipotezini (bayan rastgele tahmin eder) reddetmek için hesaplamak ilginçtir . Bu, hipergeometrik dağılım kullanılarak kolayca yapılabilir. Aynı şekilde, kritik bölge göz önüne alındığında testin boyutunu …

9 hypothesis-testing  power  fishers-exact 

Birçok yerde boş hipotezi "kabul ettiğimizi" asla söyleyemeyeceğimizi okudum. Bunun yerine, sıfır hipotezini "reddedemediğimizi" söylemeliyiz. Ancak bunun bu basit örnekle nasıl kareler olduğunu göremiyorum: Varsayalım, 24 saat içinde diyabeti tamamen iyileştirmesi gereken bir ilacı test ediyoruz. 1000 hasta üzerinde deniyoruz ve hepsinde ilacı aldıktan sonra hala diyabet var. Bu ilacın …

9 hypothesis-testing 

Bu nedenle, eğlence için, çalıştığım çağrı merkezinden gelen bazı çağrı verilerini alıyorum ve bunlarda bazı hipotez testleri yapmaya çalışıyorum, özellikle bir hafta içinde alınan çağrıların sayısı ve buna uygun bir Poisson dağılımı kullanıyorum. İşimin konusu nedeniyle iki tür hafta var, bunlardan birini daha fazla çağrı olduğunu varsaydığım haftalarda, diyelim ki …

9 hypothesis-testing  poisson-distribution 

CS-odaklı lisans öğrencilerine bu dönemin ikinci yarısında istatistik asistanı olarak istatistik öğreteceğim. Öğrencilerin çoğu dersi aldılar ve konuyu öğrenmeye teşviki yoktu ve sadece büyük gereksinimler için aldı. Konuyu ilginç ve kullanışlı hale getirmek istiyorum, sadece B + 'yı geçmeyi öğrendikleri bir sınıf değil. Bir saf matematik doktora öğrencisi olarak gerçek …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  teaching 

T-testleri için, çoğu metne göre popülasyon verilerinin normal olarak dağıtıldığı varsayımı vardır. Bunun neden olduğunu anlamıyorum. Bir t-testi, sadece numune araçlarının örnekleme dağılımının popülasyonun değil normal olarak dağıtılmasını gerektirmez mi? Eğer t-testinin sonuçta örnekleme dağılımında normallik gerektirmesi durumunda, nüfus herhangi bir dağılıma benzeyebilir, değil mi? Makul bir örnek boyutu olduğu …

9 hypothesis-testing  t-test  assumptions  normality-assumption  central-limit-theorem