Запитання з тегом «hypothesis-testing»

Уявіть, що у вас є дослідження з двома групами (наприклад, чоловіки та жінки), які розглядають числову залежну змінну (наприклад, бали тестів інтелекту), і у вас є гіпотеза про відсутність групових відмінностей. Питання: Який хороший спосіб перевірити, чи немає групових відмінностей? Як би ви визначили розмір вибірки, необхідний для адекватного тестування …

39 hypothesis-testing  t-test  equivalence  tost 

У частотистській статистиці існує тісний зв’язок між довірчими інтервалами та тестами. Використовуючи умовивід про в розподілі як приклад, інтервал довіри містить усі значення , які не відхиляються -test на рівні значущості .μμ\muN(μ,σ2)N(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2)1−α1−α1-\alphax¯±tα/2(n−1)⋅s/n−−√x¯±tα/2(n−1)⋅s/n\bar{x}\pm t_{\alpha/2}(n-1)\cdot s/\sqrt{n}μμ\mutttαα\alpha У цьому сенсі часто перевірливі довірчі інтервали. (Між іншим, це означає, що ми можемо інтерпретувати …

38 hypothesis-testing  bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

Сьогодні у Cross Valified Journal Club (чому ти там не був?) @Mbq запитав: Як ви вважаєте, ми (сучасні вчені даних) знаємо, що означає значення? І як це стосується нашої впевненості в наших результатах? @Michelle відповів, як деякі (включаючи мене) зазвичай: Я вважаю, що концепція значущості (заснована на p-значеннях) все менш …

37 hypothesis-testing  p-value  large-data 

Як зазначено в питанні - чи можна довести нульову гіпотезу? З мого (обмеженого) розуміння гіпотези, відповідь "ні", але я не можу придумати жорсткого пояснення для цього. Чи на це питання є остаточна відповідь?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

Я створив логістичну регресію, де змінна результат вилікується після лікування ( Cureпроти No Cure). Усі пацієнти цього дослідження отримували лікування. Мене цікавить, чи пов’язаний діабет із цим результатом. У R мій результат логістичної регресії виглядає так: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = binomial(link = "logit"), data = All_patients) …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Існує кілька популярних методів перестановки, які часто використовуються на практиці, такі як завантажувальний запуск, перестановка на перестановку, джекніф і т. Д. Існують численні статті та книги, які обговорюють ці методи, наприклад , тести перестановки, параметричні та завантажувальні функції «Філіпп I хороший» (2010). Гіпотези Моє запитання, яка техніка перекомпонування отримала більшу …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

Ця стаття " Коефіцієнти, які постійно оновлюються" від NY Times, привернула мою увагу. Коротше кажучи, це стверджує, що [Байєсівська статистика] виявляється особливо корисною у вирішенні складних проблем, включаючи пошуки на зразок того, який берегова охорона використовувала у 2013 році для пошуку зниклого рибалки Джона Олдріджа (хоча ні, поки що під …

36 hypothesis-testing  statistical-significance  bayesian  p-value  reproducible-research 

Нещодавно я натрапив на статтю "Незначність тестування значущості гіпотези", Джефф Гілл (1999) . Автор підняв кілька поширених помилок щодо тестування гіпотез та p-значень, щодо яких у мене є два конкретні питання: Значення р - технічно , яке, як вказує папір, взагалі нічого не говорить нам про P ( H 0 …

36 hypothesis-testing  p-value 

Я сподіваюся, що я маю сенс з назвою. Часто нульова гіпотеза формується з наміром її відкинути. Чи є в цьому причина, чи це просто умовність?

35 hypothesis-testing 

Я звик бачити тест Ljung-Box досить часто, який використовується для тестування автокореляції в необроблених даних або в залишках моделі. Я ледь не забув, що існує ще один тест на автокореляцію, а саме тест Бройша-Годфрі. Запитання: в чому основні відмінності та схожість тестів Люнг-Бокса та Брейша-Годфрі, і коли слід віддавати перевагу …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

Я розумію тестування гіпотез з двома хвостами. У вас є (проти ). Значення значення - це ймовірність того, що генерує дані принаймні такі ж крайні, як і те, що спостерігалося.H 1 = ¬ H 0 : θ ≠ θ 0 p θН0: θ = θ0H0:θ=θ0H_0 : \theta = \theta_0Н1= ¬ …

35 hypothesis-testing 

Мені підходить декілька лінійних регресійних моделей між 4 категоричними змінними (з 4 рівнями кожна) та числовим результатом. У моєму наборі даних є 43 спостереження. Регресія дає мені такі ppp -значення від -тесту для кожного коефіцієнта нахилу: . Таким чином, коефіцієнт для 4-го предиктора є значущим на рівні довіри .ттt.15 , …

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Новини повідомляють, що CERN оголосить завтра, що бозон Хіггса був експериментально виявлений з доказами 5 . Відповідно до цієї статті:σσ\sigma 5 означає 99,99994% шансів, що дані, які бачать детектори CMS та ATLAS, є не просто випадковим шумом - а 0,00006% шансів, що їх підключили; 5 σ - необхідна впевненість, щоб …

33 hypothesis-testing  p-value  history 

Я знаю, що є багато матеріалів, що пояснюють значення p. Однак концепцію нелегко зрозуміти без додаткових роз'яснень. Ось визначення p-значення з Вікіпедії: Значення р - це ймовірність отримання тестової статистики як мінімум настільки ж екстремальної, як та, яка насправді спостерігалася, припускаючи, що нульова гіпотеза є істинною. ( http://en.wikipedia.org/wiki/P-value ) хв …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation