Запитання з тегом «p-value»

Може хтось, будь ласка, запропонує приємне пояснення, чому це не гарна ідея навчити студентів, що значення p - це проблема (їх результати обумовлені випадковим випадком). Я розумію, що р-значення є проблемою (отримання більш екстремальних даних | нульова гіпотеза правдива). Мене реально цікавить, яка шкода сказати їм, що це колишнє (окрім …

34 p-value  randomness  teaching 

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 

Оскільки можна обчислити довірчі інтервали для p-значень, а оскільки протилежне оцінці інтервалу - оцінка балів: Чи є p-значення бальною оцінкою?

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

Я запропоную це питання на прикладі. Припустимо, у мене є набір даних, такий як набір даних про ціни на житло в Бостоні, в якому я маю безперервні і категоричні змінні. Тут ми маємо змінну «якість» від 1 до 10 та ціну продажу. Я можу розділити дані на будинки "низької", "середньої" …

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

Я читав на , коефіцієнтах помилок типу 1, рівнях значущості, обчисленні потужності, розмірах ефектів та дебатах Фішера проти Неймана-Пірсона. Це залишило мене відчуття трохи переповненого. Прошу вибачення за стіну тексту, але я вважав, що потрібно надати огляд мого сучасного розуміння цих понять, перш ніж перейти до своїх актуальних питань.ppp З …

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

Я мав дискусію зі статистиком ще в 2009 році, де він заявив, що точне значення р-значення не має значення: важливо лише те, чи є воно важливим чи ні. Тобто один результат не може бути більш значущим, ніж інший; наприклад, ваші зразки походять або з однієї популяції, або ні. У мене …

31 statistical-significance  p-value  bonferroni 

Йоханссон (2011) у " Вітаю неможливе: значення p, докази та ймовірність " (тут також посилання на журнал ) стверджує, що більш низькі часто розглядаються як сильніші докази проти нуля. Йоханссон передбачає, що люди вважають, що докази проти нуля є більш сильними, якби їх статистичний тест видавав -значення , ніж якщо …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

Іноді у звітах я включаю застереження щодо р-значень та іншої статистичної статистики, яку я надав. Я кажу, що оскільки вибірка не була випадковою, то така статистика не застосовуватиметься строго. Моє конкретне формулювання, як правило, наводиться у виносці: "Хоча, строго кажучи, інфекційна статистика застосовна лише в контексті випадкових вибірок, ми дотримуємось …

31 inference  p-value 

Я намагаюся написати серію публікацій в блозі на p-значеннях, і я подумав, що було б цікаво повернутися туди, де все почалося - що, здається, є документом Пірсона 1900 року. Якщо ви знайомі з цим документом, ви пам’ятаєте, що це стосується тестування на придатність. Пірсон трохи розслаблений зі своєю мовою, коли …

30 p-value  history  ronald-fisher 

Я намагався обернути голову навколо того, як частота помилкового виявлення (FDR) повинна повідомляти висновки окремого дослідника. Наприклад, якщо ваше дослідження недостатньо, чи варто знижувати результати, навіть якщо вони значущі при ? Примітка. Я говорю про FDR в контексті вивчення результатів численних досліджень у сукупності, а не як про метод багаторазових …

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

Офіційно виводячи довірчий інтервал оцінки, я закінчив формулу, яка дуже нагадує спосіб обчислення -значення.ppp Таким чином, питання: чи формально вони рівноцінні? Тобто відхиляє гіпотези з критичним значенням еквівалентним не належить довірчому інтервалу з критичним значенням ?H0=0H0=0H_0 = 0αα\alpha000αα\alpha

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value 

Один статистичний тест може свідчити про те, що нульова гіпотеза (H0) помилкова, і тому альтернативна гіпотеза (H1) є істинною. Але це не може бути використано, щоб показати, що H0 є істинним, оскільки відмова відхилити H0 не означає, що H0 є істинним. Але припустимо, у вас є можливість зробити статистичний тест …

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

Я використовую пакет "boot" для обчислення приблизного двостороннього завантаженого p-значення, але результат занадто далекий від p-значення використання t.test. Я не можу зрозуміти, що я зробив не так у своєму R-коді. Може хтось, будь ласка, підкаже мені про це 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 …

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

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