«z-test» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki dört, birbirini dışlayan özelliklere sahip üç popülasyonum var. Her popülasyondan rastgele örnekler alıyorum ve ölçtüğüm özellikler için bir çapraz tablo veya frekans tablosu yapıyorum. Bunu söylerken doğru mu: Eğer popülasyonlar ve özellikler arasında bir ilişki olup olmadığını test etmek istersem (örneğin, bir popülasyonun özelliklerden birinin frekansının daha yüksek …

52 chi-squared  proportion  contingency-tables  z-test 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Arka plan: Hipotez testi üzerine çalışan meslektaşlarına bir sunum yapıyorum ve çoğunu iyi anlıyorum ama kendimi anlamaya ve başkalarına açıklamaya çalışan düğümlere bağladığım bir yönü var. Bildiğimi düşünüyorum (yanlışsa lütfen düzeltin!) Varyans biliniyorsa normal olacak istatistikler , varyans bilinmiyorsa ttt dağılımını takip edin CLT (Merkezi Limit Teoremi): Örnek ortalamasının örnekleme …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

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 

ARKA PLAN: Güvenle atlayın - referans için ve soruyu meşrulaştırmak için burada. Bu makalenin açılışında şunlar yazıyor: "Karl Pearson'un ünlü ki-kare beklenmedik durum testi, Normal dağılımına dayanarak z istatistiği adı verilen başka bir istatistikten türetilmiştir. en basit sürümlerinin, χ2χ2\chi^2eşdeğer z testleriyle matematiksel olarak aynı olduğu gösterilebilir. Testler aynı sonucu verir. …

15 chi-squared  proportion  z-test 

Diyelim ki iki bağımsız örneğin farklı araçları olup olmadığını test etmek istiyorum. Altta yatan dağılımın normal olmadığını biliyorum . Doğru anlarsam, test istatistiğim ortalamadır ve yeterince büyük örnek boyutları için, numuneler olmasa bile ortalama normal olarak dağıtılmalıdır. Bu durumda parametrik bir anlamlılık testi geçerli olmalıdır, değil mi? Bu konuda çelişkili …

13 t-test  central-limit-theorem  z-test 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Genelleştirilmiş, Doğrusal ve Karışık Modellerden bir örnek üretiyorum . MWE'm aşağıda: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), data=Data) summary(object=fm1) …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

Hipotez testinde yaygın bir soru popülasyon varyansı nedir? Sorum şu: Nüfus varyansını nasıl bilebiliriz? Tüm dağılımı biliyor olsaydık , tüm nüfusun ortalamasını da biliriz . O zaman hipotez testinin anlamı nedir?

10 hypothesis-testing  variance  t-test  z-test