«p-value» etiketlenmiş sorular

Benjamini-Hochberg çoklu test düzeltmesi toplam karşılaştırma sayısına göre ne kadar muhafazakar? Örneğin, iki grup için 18.000 özellik listem varsa ve p değeri almak için bir Wilcoxon testi gerçekleştirirsem. Bu p değerini Benjamini-Hochberg kullanarak ayarlıyorum ve hiçbir şeyin yanında önemli değil. Karşılaştırmaların sayısı arttıkça Bonferroni düzeltmesinin oldukça muhafazakar olabileceğini biliyorum, Benjamini-Hochberg …

19 multiple-comparisons  p-value 

Benim durumum şöyledir: Monte-Carlo çalışmasıyla, iki farklı testin ppp -değerlerini tahmini bir parametrenin istatistiksel anlamlılığıyla karşılaştırmak istiyorum (null "etki yok - parametre sıfır" ve zımni alternatif " parametresi sıfır değil "). Test A , null altında eşit varyanslara sahip standart "araçların eşitliği için bağımsız iki örnekli t-testidir" . Test B …

18 hypothesis-testing  p-value 

İstatistikçiler , değeri olan geleneksel seviyesinin oldukça altında olduğunda neden sonuçlara " yüksek derecede anlamlı" demekten vazgeçiyorlar ?α 0.05pppαα\alpha0.050.050.05 % 99,9'luk Tip I hatası ( ) olma şansına sahip olan bir sonuca, yalnızca bu şansı% 99 ( ) veren bir sonuçtan daha fazla güvenmek gerçekten yanlış mıdır ?p = 0.01p=0.001p=0.001p=0.001p=0.01p=0.01p=0.01

18 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  terminology 

Bir rrr -değeri olan değerin de ppp değeri olup olmadığını anlamaya çalışırken kendimi karıştırmışım gibi görünüyor . Bunu anlamak gibi, veri noktaları seti ile doğrusal ilişki içinde rrr arasında değişen bir değere sahip olabilir −1−1-1 için 111 ve bu değerin, her ne olursa olsun, bir olabilir ppp -değeri olan Şekil …

18 statistical-significance  p-value  r-squared 

Sıfıra yakın bir değer (bazı istatistiksel yazılımlar tarafından sıfıra yuvarlanmış) değil, tam anlamıyla sıfır değeri demek istiyorum. Eğer öyleyse, sıfır hipotezinin doğru olduğunu varsayarak elde edilen verileri elde etme olasılığının da sıfır olduğu anlamına mı gelir? Bu tür sonuçları getirebilecek istatistiksel testler nelerdir (bazı örnekler)? "Boş hipotez olasılığı" ifadesini kaldırmak …

17 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

Taleb, 2016, Standart P-Değerlerinin Meta-Dağılımı'nda yapılan büyük resim iddiasını anlamaya çalışıyorum . İçinde Taleb, p-değerinin güvenilmezliği için aşağıdaki argümanı yapar (anladığım kadarıyla): Üzerine bir tahmin prosedürü çalışma bir dağıtım gelen veri noktaları X çıkışları p değeri. Bu dağıtımdan daha fazla nokta çizersek ve başka bir p değeri çıkarırsak, "gerçek p …

17 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

Bu yüzden bir P-değerini nasıl doğru yorumlayacağımız hakkında çok şey okudum ve okuduğumdan, p-değeri, sıfır hipotezinin doğru veya yanlış olma olasılığı hakkında HİÇBİR şey söylüyor. Ancak, aşağıdaki ifadeyi okurken: P - değeri, tip I hatası yapma veya doğru olduğunda sıfır hipotezini reddetme olasılığını temsil eder. P değeri ne kadar küçük …

17 hypothesis-testing  p-value 

Sıfır hipotezi altında p-değeri dağılımının eşit olması gerektiğini duydum. Bununla birlikte, MATLAB'daki binom test simülasyonları, ortalama 0.5'ten (bu durumda 0.518) daha büyük olan homojen dağılımlardan çok farklı geri dönüşler sağlar: coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i = 1:20000 success = 0; for j = 1:200 success = …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

tl; dr - OLS regresyonu için, daha yüksek bir R-kare aynı zamanda daha yüksek bir P değeri anlamına mı gelir? Özellikle tek bir açıklayıcı değişken için (Y = a + bX + e), fakat aynı zamanda n çok sayıda açıklayıcı değişken (Y = a + b1X + ... bnX + …

17 regression  modeling  p-value  r-squared 

Öğrencilerime (ilköğretim istatistik dersinde) iki kuyruklu bir testin ne olduğunu ve P değerinin nasıl hesaplandığını açıklamanın çeşitli yollarını arıyorum. İki ve tek kuyruklu testi öğrencilerinize nasıl açıklarsınız?

16 hypothesis-testing  p-value  teaching 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Bir gözden geçiren tarafından bayesci çok düzeyli modelimizdeki model tahminlerini daha iyi anlamak için p değerleri sağlamamız istendi. Model, bir deneyde katılımcı başına birden fazla gözlemin tipik bir modelidir. Modeli Stan ile tahmin ettik, böylece ek posterior istatistikleri kolayca hesaplayabiliyoruz. Şu anda, ortalama tahmini ve 0,025 ve 0,975 miktarlarını (görsel …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

İki veri setim var ve bunların önemli ölçüde farklı olup olmadıklarını bilmek istiyorum (bu " İki grup önemli ölçüde farklı mı? Kullanmak için test " ten geliyor ). Bir permütasyon testi kullanmaya karar verdim. permutation.test <- function(coding, lncrna) { coding <- coding[,1] # dataset1 lncrna <- lncrna[,1] # dataset2 ### …

15 p-value  permutation-test 

Uygulamalı araştırmada p-değerlerinden ziyade etki büyüklüklerine güvenmek ve bunları raporlamaya çok fazla önem verilmektedir (örneğin, aşağıdaki alıntılar). Ama bu durum böyle değildir etki boyutu sadece gibi p-değeri a, rastgele değişken ve bu şekilde kutu aynı deney tekrarlanmıştır zaman örnekten örneğe değişebilir? Başka bir deyişle, hangi istatistiksel özelliklerin (örneğin, etki büyüklüğünün …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value  effect-size