Pytania otagowane jako hypothesis-testing

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

8
Jak przetestować hipotezę braku różnic grupowych?
Wyobraź sobie, że masz badanie z dwiema grupami (np. Mężczyznami i kobietami) przyglądającymi się numerycznej zmiennej zależnej (np. Wyniki testu inteligencji) i masz hipotezę, że nie ma różnic grupowych. Pytanie: Jaki jest dobry sposób na sprawdzenie, czy nie ma różnic grupowych? Jak określiłbyś wielkość próby potrzebną do odpowiedniego przetestowania pod …
1
Dlaczego moje wartości p różnią się między wynikami regresji logistycznej, testem chi-kwadrat i przedziałem ufności dla OR?
Zbudowałem regresję logistyczną, w której zmienna wynikowa jest leczona po otrzymaniu leczenia ( Curevs. No Cure). Wszyscy pacjenci w tym badaniu zostali poddani leczeniu. Interesuje mnie, czy cukrzyca jest związana z tym wynikiem. W R mój wynik regresji logistycznej wygląda następująco: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = binomial(link …
3
Test ładowania początkowego a testowanie permutacji
Istnieje kilka popularnych technik ponownego próbkowania, które są często stosowane w praktyce, takich jak ładowanie, test permutacji, scyzoryk itp. Istnieje wiele artykułów i książek na temat tych technik, na przykład Philip I Good (2010) Permutation, Parametric i Bootstrap Tests hipotez Moje pytanie brzmi, która technika ponownego próbkowania zyskała większą popularność …
5
Czy wartość p jest zasadniczo bezużyteczna i niebezpieczna w użyciu?
Ten artykuł „ Kursy, ciągle aktualizowane” z NY Times przykuł moją uwagę. Krótko mówiąc, stwierdza to [Statystyka bayesowska] okazuje się szczególnie przydatna w podejściu do skomplikowanych problemów, w tym wyszukiwań takich jak ta przeprowadzona przez Straż Przybrzeżną w 2013 r. W celu odnalezienia zaginionego rybaka, Johna Aldridge'a (choć jak dotąd …
3
Interpretacja wartości p w testowaniu hipotez
Niedawno natknąłem się na artykuł „Nieistotność zerowego testowania istotności hipotezy”, Jeff Gill (1999) . Autor podniósł kilka typowych nieporozumień dotyczących testowania hipotez i wartości p, na które mam dwa konkretne pytania: Wartość p jest technicznie P(observation|H0)P(observation|H0)P({\rm observation}|H_{0}) , co, jak wskazano w pracy, zasadniczo nie mówi nam nic o P(H0|observation)P(H0|observation)P(H_{0}|{\rm …
5
Badanie autokorelacji: Ljung-Box kontra Breusch-Godfrey
Przyzwyczaiłem się do częstego używania testu Ljunga-Boxa do testowania autokorelacji w surowych danych lub resztkach modelu. Prawie zapomniałem, że istnieje inny test autokorelacji, mianowicie test Breusch-Godfrey. Pytanie: jakie są główne różnice i podobieństwa w testach Ljunga-Boxa i Breuscha-Godfreya i kiedy należy je preferować? (Referencje są mile widziane. Jakoś nie udało …
4
Uzasadnienie jednostronnego testowania hipotez
Rozumiem dwustronne testowanie hipotez. Masz (vs. H 1 = ¬ H 0 : θ ≠ θ 0 ). Wartość p jest prawdopodobieństwem, że θ generuje dane co najmniej tak ekstremalne, jak zaobserwowano.H0:θ=θ0H0:θ=θ0H_0 : \theta = \theta_0H1=¬H0:θ≠θ0H1=¬H0:θ≠θ0H_1 = \neg H_0 : \theta \ne \theta_0pppθθ\theta Nie rozumiem jednostronnego testowania hipotez. Tutaj (vs …
3
Sprzeczność istotności w regresji liniowej: istotny test t dla współczynnika vs nieistotna ogólna statystyka F
Dopasowuję model wielokrotnej regresji liniowej między 4 zmiennymi kategorialnymi (z 4 poziomami każda) i danymi liczbowymi. Mój zestaw danych ma 43 obserwacje. Regresja daje mi następujące wartości z testu dla każdego współczynnika nachylenia: . Tak więc współczynnik dla 4. predyktora jest istotny na poziomie ufności .pppttt.15 , .67 , .27 …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
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 
2
Zrozumienie wartości p
Wiem, że istnieje wiele materiałów wyjaśniających wartość p. Jednak koncepcja nie jest łatwa do zrozumienia bez dalszego wyjaśnienia. Oto definicja wartości p z Wikipedii: Wartość p jest prawdopodobieństwem uzyskania statystyki testowej co najmniej tak ekstremalnej jak ta, którą rzeczywiście zaobserwowano, przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa. ( http://en.wikipedia.org/wiki/P-value ) …
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.