Запитання з тегом «multiple-comparisons»

Я бачив цю статтю в «Економісті» про, здавалося б, руйнівній роботі [1], яка ставить під сумнів «щось на зразок 40 000 опублікованих [fMRI] досліджень». Помилка, кажуть, через "помилкові статистичні припущення". Я читаю статтю і бачу, що це частково проблема з численними виправленнями порівняння, але я не є експертом з ІМР, …

67 hypothesis-testing  multiple-comparisons  spatial  neuroimaging  neuroscience 

У мене є кілька сотень вимірювань. Тепер я розглядаю можливість використання певного програмного забезпечення для співвіднесення кожного з кожним заходом. Це означає, що є тисячі кореляцій. Серед них має бути (статистично) висока кореляція, навіть якщо дані є абсолютно випадковими (кожен захід має лише близько 100 точок даних). Коли я знаходжу …

66 correlation  multiple-comparisons  permutation-test 

Припустимо, ви дослідник соціологічних наук / економетрист, який намагається знайти відповідних прогнозів попиту на послугу. У вас є 2 змінних, що залежать від результату / описують попит (використовуючи послугу "Так / ні" та кількість випадків). У вас є 10 змінних прогнозів / незалежних, які теоретично можуть пояснити попит (наприклад, вік, …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

Нещодавно я дізнався про метод Фішера для поєднання p-значень. Це ґрунтується на тому, що p-значення під нулем має рівномірний розподіл, і що який я думаю геній. Але моє запитання - чому йти цим звивистим шляхом? а чому б ні (що не так), просто використовуючи середнє значення p та використовуючи центральну …

44 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  central-limit-theorem  combining-p-values 

Мені важко зрозуміти, що насправді є проблемою із численними порівняннями . З простою аналогією кажуть, що людина, яка прийме багато рішень, зробить багато помилок. Так застосовуються дуже консервативні заходи обережності, як корекція Бонферроні, щоб зробити ймовірність того, що ця людина зробить будь-яку помилку, якнайменше, наскільки це можливо. Але чому нас …

44 hypothesis-testing  multiple-comparisons 

Бенджаміні та Хохберг розробили перший (і досі найбільш широко використовується, я думаю,) метод контролю швидкості виявлення помилок (FDR). Я хочу розпочати з купки значень P, кожне для іншого порівняння, і вирішити, які з них досить низькі, щоб їх можна було назвати "відкриттям", контролюючи FDR до заданого значення (скажімо, 10%). Одне …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

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 

Я намагаюся проаналізувати деякі дані, використовуючи модель змішаного ефекту. Дані, які я зібрав, представляють вагу деяких молодих тварин різного генотипу в часі. Я використовую запропонований тут підхід: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ Зокрема, я використовую рішення №2 Тож у мене щось подібне require(nlme) model <- lme(weight ~ time * Genotype, random = ~1|Animal/time, data=weights) …

31 r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures 

Я багато разів наштовхувався на неофіційні застереження щодо "прослідковування даних" (ось один кумедний приклад ), і я думаю, що маю інтуїтивне уявлення приблизно про те, що це означає, і чому це може бути проблемою. З іншого боку, "аналіз дослідницьких даних" видається цілком поважною процедурою в статистиці, принаймні, судячи з того, …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Який вибір змінної / ознак, який ви віддаєте перевагу для двійкової класифікації, коли в навчальному наборі є набагато більше змінних / ознак, ніж спостереження? Метою тут є обговорення того, яка процедура вибору ознак дозволяє зменшити найкращу помилку класифікації. Ми можемо виправити позначення на послідовність: для , нехай є навчальним набором …

29 machine-learning  classification  multiple-comparisons  multivariate-analysis  feature-selection 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #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 …

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 

Припустимо, у нас є декілька сценаріїв порівнянь, таких як пост-хоч висновок по парній статистиці, або як множинна регресія, де ми робимо загальну кількість порівнянь. Припустимо також, що ми хотіли б підтримати умовивід у цих кратних, використовуючи довірчі інтервали.mmm 1. Чи застосовуємо кілька коригувань порівняння до КІ? Тобто, так само, як …

27 confidence-interval  multiple-comparisons  inference 

Ось невеличка інформація про мою ситуацію: мої дані стосуються кількості здобичі, яку з'їдає хижак. Оскільки кількість видобутку обмежена (25 доступних) у кожному випробуванні, у мене був стовпчик "Зразок", який представляє кількість доступної здобичі (так, 25 у кожному випробуванні), та інший під назвою "Порахувати", який був кількістю успіху ( скільки здобичі …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

Дослідницький аналіз даних (EDA) часто призводить до вивчення інших "слідів", які не обов'язково належать до початкового набору гіпотез. Я стикаюся з такою ситуацією у випадку досліджень з обмеженим розміром вибірки та великою кількістю даних, зібраних за допомогою різних анкетування (соціально-демографічні дані, нейропсихологічні або медичні шкали - наприклад, психічне або фізичне …

25 multiple-comparisons  epidemiology  small-sample  eda