Pytania otagowane jako hypothesis-testing

Testowanie hipotez ocenia, czy dane są niespójne z daną hipotezą, a nie są efektem przypadkowych fluktuacji.

2
Test na pobieranie próbek IID
Jak byś przetestował lub sprawdził, czy próbkowanie jest IID (niezależne i identycznie rozproszone)? Zauważ, że nie mam na myśli Gaussa i dystrybucji identycznej, tylko IID. Pomysł, który przychodzi mi na myśl, to wielokrotne dzielenie próbki na dwie podpróbki o równej wielkości, wykonanie testu Kołmogorowa-Smirnowa i sprawdzenie, czy rozkład wartości p …
1
Testowanie hipotez sekwencyjnych w naukach podstawowych
Jestem farmakologiem i z mojego doświadczenia wynika, że ​​prawie wszystkie prace z podstawowych badań biomedycznych wykorzystują test t-Studenta (albo do wnioskowania, albo do spełnienia oczekiwań ...). Kilka lat temu zwróciłem uwagę, że test t-Studenta nie jest najskuteczniejszym testem, jaki można zastosować: testy sekwencyjne oferują znacznie większą moc dla dowolnej wielkości …
1
Jakiej metody wielokrotnego porównania użyć w modelu Lmer: lsmeans czy glht?
Analizuję zestaw danych przy użyciu modelu efektów mieszanych z jednym ustalonym efektem (warunkiem) i dwoma efektami losowymi (uczestnik ze względu na projekt i parę wewnątrz przedmiotu). Model ten został wygenerowany z lme4pakietu: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Następnie wykonałem test współczynnika wiarygodności tego modelu względem modelu bez ustalonego efektu (warunku) i mam znaczącą różnicę. …
2
Jakie są ważne zastosowania generowania liczb losowych w statystyce obliczeniowej?
Jak i dlaczego generatory liczb losowych (RNG) są ważne w statystyce obliczeniowej? Rozumiem, że losowość jest ważna przy wyborze próbek do wielu testów statystycznych, aby uniknąć stronniczości wobec którejkolwiek hipotezy, ale czy istnieją inne obszary statystyki obliczeniowej, w których ważne są generatory liczb losowych?
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: 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 …
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 
3
Co oznacza testowanie hipotez bayesowskich w ramach teorii wnioskowania i decyzji?
Moje doświadczenie dotyczy głównie uczenia maszynowego i starałem się dowiedzieć, co oznacza testowanie hipotezy bayesowskiej. Nie przeszkadza mi bayesowska interpretacja prawdopodobieństwa i znam ją w kontekście probabilistycznych modeli graficznych. Jednak mylę mnie to, co oznacza słowo „hipoteza” w kontekście wnioskowania statystycznego. Wydaje mi się, że najczęściej mylę się ze słownictwem, …
1
Czy powinienem używać testu t na mocno wypaczonych danych? Dowód naukowy, proszę?
Mam próbki z mocno wypaczonego (wyglądającego jak rozkład wykładniczy) zestawu danych o udziale użytkowników (np. Liczba postów), które mają różne rozmiary (ale nie mniej niż 200) i chcę porównać ich średnią. W tym celu używam dwóch prób niesparowanych testów t (i testów t ze współczynnikiem Welcha, gdy próbki miały różne …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 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 
3
Czy lemat Neymana-Pearsona może mieć zastosowanie w przypadku, gdy prosty zerowy i alternatywny nie należą do tej samej rodziny dystrybucji?
Czy lemat Neymana-Pearsona może odnosić się do przypadku, gdy prosty zerowy i prosta alternatywa nie należą do tej samej rodziny dystrybucji? Z tego dowodu nie rozumiem, dlaczego nie może. Na przykład, gdy prosty zerowy jest rozkładem normalnym, a prostą alternatywą jest rozkład wykładniczy. Czy test współczynnika wiarygodności jest dobrym sposobem …
1
Różnica między testem randomizacji a testem permutacji
W literaturze terminy randomizacja i permutacja są używane zamiennie. Z wieloma autorami stwierdzającymi: „Testy permutacyjne (aka losowe)” lub odwrotnie. W najlepszym razie uważam, że różnica jest subtelna i polega na ich założeniach dotyczących danych i potencjalnych wnioskach, które można wyciągnąć. Muszę tylko sprawdzić, czy moje rozumowanie jest prawidłowe, czy też …
4
Testujesz statystycznie istotną różnicę w szeregach czasowych?
Mam szereg czasowy cen dwóch papierów wartościowych, A i B, w tym samym okresie i próbkowanych z tą samą częstotliwością. Chciałbym przetestować, czy istnieje jakakolwiek statystycznie istotna różnica w czasie między dwiema cenami (moja hipoteza zerowa byłaby taka, że ​​różnica jest zerowa). W szczególności używam różnic cen jako wskaźnika wydajności …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.