Pytania otagowane jako statistical-significance

Istotność statystyczna odnosi się do prawdopodobieństwa, że ​​jeśli w populacji, z której pobrano tę próbkę, prawdziwym efektem byłoby 0 (lub pewna hipotetyczna wartość), statystyka testowa byłaby tak ekstremalna lub bardziej ekstremalna, niż ta uzyskana w próbie.

1
Czy test istotności ma sens porównywać randomizowane grupy na początku?
Wiele badań z randomizowanym badaniem kontrolnym (RCT) podaje testy istotności parametrów wyjściowych tuż po / przed randomizacją, aby wykazać, że grupy są rzeczywiście podobne. Często jest to część tabeli „podstawowych charakterystyk”. Jednak testy istotności mierzą prawdopodobieństwo przypadkowego uzyskania zaobserwowanej (lub silniejszej) różnicy, prawda? A jeśli test jest znaczący, dochodzimy do …
4
Jak szukać dolin na wykresie?
Badam niektóre dane pokrycia genomowego, które są w zasadzie długą listą (kilka milionów wartości) liczb całkowitych, z których każda mówi, jak dobrze (lub „głęboka”) pozycja w genomie jest objęta. Chciałbym poszukać w tych danych „dolin”, czyli regionów znacznie „niższych” niż otaczające je środowisko. Zauważ, że rozmiar dolin, których szukam, może …
2
„Znacząca zmienna”, która nie poprawia przewidywań poza próbą - jak interpretować?
Mam pytanie, które moim zdaniem będzie dość proste dla wielu użytkowników. Używam modeli regresji liniowej, aby (i) zbadać związek kilku zmiennych objaśniających i mojej zmiennej odpowiedzi oraz (ii) przewidzieć moją zmienną odpowiedzi za pomocą zmiennych objaśniających. Wydaje się, że jedna szczególna zmienna objaśniająca X ma znaczący wpływ na moją zmienną …
1
Testowanie istotności współczynnika Sharpe'a
Jaki jest właściwy sposób przetestowania znaczenia wskaźników Sharpe'a lub wskaźników informacyjnych? Wskaźniki Sharpe'a będą oparte na różnych indeksach akcji i mogą mieć zmienne okresy retrospekcji. Jedno z opisanych przeze mnie rozwiązań po prostu stosuje test t Studenta, z ustawieniem df na długość okresu wstecznego. Waham się przed zastosowaniem powyższej metody …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
Jaka jest różnica między „statystycznym testem hipotezy zerowej” a jakimkolwiek innym testem?
Niedawny gorący temat dyskusji dotyczy czasopisma zakazującego stosowania „procedur testowania statystycznego hipotez zerowych (NHSTP)” z artykułów przesyłanych do czasopisma. Widzę ten termin używany przez niektórych pisarzy, ale nie rozumiem, jakie rozróżnienie starają się wprowadzić. Czy NHSTP jest czymś innym niż „test hipotezy” lub „test istotności”?
1
Jak interpretować zmienne wykluczone lub zawarte w modelu lasso?
Z innych postów wyciągnąłem wniosek, że nie można przypisywać „ważności” ani „znaczenia” zmiennym predykcyjnym wchodzącym w model lasso, ponieważ obliczanie wartości p lub odchyleń standardowych tych zmiennych jest wciąż w toku. Czy zgodnie z tym rozumowaniem słuszne jest stwierdzenie, że NIE MOŻNA powiedzieć, że zmienne WYŁĄCZONE z modelu lasso są …
2
Czy wąski przedział ufności wokół nieistotnego efektu może dostarczyć dowodów na wartość zerową?
Oczywiście błędne jest założenie, że brak odrzucenia wartości null oznacza, że ​​wartość null jest prawdziwa. Ale w przypadku, gdy wartość zerowa nie jest odrzucana, a odpowiadający jej przedział ufności (CI) jest wąski i wyśrodkowany wokół zera, czy nie dostarcza to dowodów na wartość zerową? Mam dwa zdania: tak, w praktyce …
1
Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
2
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
4
Zbadaj istotną różnicę w stosunkach normalnie rozłożonych zmiennych losowych
Związane z analizowaniem stosunków zmiennych i jak sparametryzować stosunek dwóch normalnie rozłożonych zmiennych lub odwrotność jednej? . Załóżmy, że mam szereg próbek z czterech różnych ciągłych rozkładów losowych, z których wszystkie możemy założyć, że są w przybliżeniu normalne. W moim przypadku odpowiadają one niektórym miernikom wydajności dwóch różnych systemów plików …
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.