«p-value» etiketlenmiş sorular

Birisi lütfen öğrencilere bir p-değerinin prob olduğunu öğretmenin neden iyi bir fikir olmadığını güzel ve özlü bir açıklama yapabilir mi (bulguları [rastgele] şanstan kaynaklanmaktadır). Anladığım kadarıyla bir p-değeri prob (daha aşırı veri almak | boş hipotez doğru). Benim asıl ilgim, onlara eski olduğunu söylemenin zararı (basitçe öyle olmaması gerçeği dışında).

34 p-value  randomness  teaching 

Haberlerde, CERN'in yarın , Higgs bozonunun deneysel olarak 5 kanıtı ile tespit edildiğini açıklayacağı bildirildi . Bu makaleye göre:σσ\sigma 5 % 99.99994 CMS ve ATLAS dedektörlerinin gördüğü verinin rastgele bir gürültü olmadığı ve% 0.00006 şanssız gözükme şansı olduğunu; 5 , bilimsel bir “keşif” olarak resmen etiketlenecek bir şey için gerekli …

33 hypothesis-testing  p-value  history 

P-değerini açıklayan birçok materyal olduğunu biliyorum. Bununla birlikte, kavram daha fazla açıklama yapmaksızın sıkıca kavramak için kolay değildir. İşte Wikipedia'dan p değerinin tanımı: P-değeri, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayımıyla, en azından gerçekte olduğu kadar uç bir test istatistiği elde etme olasılığıdır. ( http://en.wikipedia.org/wiki/P- değeri ) Benim ilk soru ifadesi ile …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

Kişi p-değerleri için güven aralıklarını hesaplayabildiğinden ve aralık kestiriminin tersine nokta tahmini olduğu için: p-değeri bir nokta tahmini midir?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

Bu soruyu bir örnekle önereceğim. Sürekli ve kategorik değişkenlerim olan Boston'daki konut fiyat veri seti gibi bir veri setimin olduğunu varsayalım. Burada, 1-10 arasında bir "kalite" değişkeni ve satış fiyatı var. Verileri "düşük", "orta" ve "yüksek" kaliteli evlere (keyfi) kalite için kesikler oluşturarak ayırabilirim. Ardından, bu grupları kullanarak satış fiyatlarının …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

Ben okuyordum -değerlerinin, tip 1 hata oranları, anlamlılık düzeyleri güç hesaplamaları, efekt boyutları ve Neyman-Pearson tartışma vs Fisher. Bu beni biraz bunalmış hissetmeme neden oldu. Metin duvarı için özür dilerim, ancak şu anki sorularıma geçmeden önce bu kavramlarla ilgili şu anki anlayışımı gözden geçirmenin gerekli olduğunu hissettim.ppp Topladığım şeye göre, …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

Bir p değerinin kesin değerinin alakasız olduğunu belirttiği bir istatistikçi ile 2009'da bir tartışma yaptım: Önemli olan tek şey, önemli olup olmadığı. Yani bir sonuç diğerinden daha önemli olamaz; örneğin numuneleriniz aynı popülasyondan geliyor veya yok. Bununla ilgili bazı özelliklere sahibim, ama belki de ideolojiyi anlayabilirim: % 5 eşiği keyfidir, …

31 statistical-significance  p-value  bonferroni 

Johansson (2011) " İmkansızları selamla: p-değerleri, kanıtlar ve olabilirlik " (ayrıca dergi ile bağlantı da buradadır ), düşük -değerlerinin çoğu zaman null'a karşı daha güçlü kanıtlar olarak kabul edildiğini belirtir . Johansson onların istatistik testi çıktısı eğer insanlar daha güçlü olması için boş aleyhindeki kanıtları dikkate alacağını ima ait -Değer …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

Bazen raporlarda, p değerleri ve sağladığım diğer çıkarımsal istatistikler hakkında bir feragatname ekliyorum. Örnek rastgele olmadığından, bu tür istatistiklerin kesinlikle uygulanmayacağını söylüyorum. Özel ifadelerim genellikle dipnotta verilmiştir: “Kesin konuşursak, çıkarımsal istatistikler yalnızca rastgele örnekleme bağlamında uygulanabilir olsa da, önemsiz düzeyler ve / veya güven aralıklarını, rastgele olmayan örnekler için bile …

31 inference  p-value 

P-değerleri üzerine bir dizi blog yazısı yazmaya çalışıyorum ve her şeyin başladığı yere geri dönmenin ilginç olacağını düşündüm - ki bu Pearson'un 1900 makalesi gibi görünüyor. Bu makaleye aşina iseniz, bunun uygunluk testini kapsadığını hatırlarsınız. Pearson, p-değerleri söz konusu olduğunda dili ile biraz gevşek. P değerini nasıl yorumlayacağını tarif ederken …

30 p-value  history  ronald-fisher 

Yanlış Keşif Hızı'nın (FDR) bireysel araştırmacıların sonuçlarını nasıl bilgilendirmesi gerektiği konusunda kafamı sarmaya çalışıyorum. Örneğin, çalışmanızın gücü yetersizse, sonuçlarınızı düzeyinde anlamlı olsalar bile misiniz? Not: Birden fazla test düzeltmesi için bir yöntem olarak değil , birden fazla çalışmanın sonuçlarını toplu olarak incelemek bağlamında FDR'den bahsediyorum .α=.05α=.05\alpha = .05 Test edilen …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

Bir tahminin güven aralığını resmen oluştururken, değerinin hesaplanma biçimine çok benzeyen bir formül ile sona erdi .ppp Böylece soru: resmen eşdeğer mi? Yani, bir hipotez reddeden bir kritik değer ile eşdeğer kritik değer ile güven aralığı ait olmayan ?α 0 αH0=0H0=0H_0 = 0αα\alpha000αα\alpha

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value 

Tek bir istatistiksel test, boş hipotezin (H0) yanlış olduğu ve bu nedenle alternatif hipotezin (H1) doğru olduğuna dair kanıt verebilir. Ancak H0’ın doğru olduğunu göstermek için kullanılamaz çünkü H0’yı reddetmek başarısızlık H0’nin doğru olduğu anlamına gelmez. Ancak, istatistiksel testi birçok kez yapma şansınız olduğunu varsayalım, çünkü birbirinizden bağımsız birçok veri …

28 hypothesis-testing  p-value  combining-p-values 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Yaklaşık 2 taraflı bootstrapped p değerini hesaplamak için "boot" paketini kullanıyorum, ancak sonuç t.test kullanmanın p değerinden çok uzak. R kodumda ne yanlış yaptığımı çözemiyorum. Birisi lütfen bana bunun için bir ipucu verebilir time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, each=12)) sleep = data.frame(time, group) require(boot) diff = function(d1,i){ d = d1[i,] …

28 r  hypothesis-testing  p-value  bootstrap  permutation-test