«hypothesis-testing» 태그된 질문

세 가지 범주로 카이-제곱 적합도 (GOF) 테스트를 수행하고 있으며 특히 각 범주의 모집단 비율이 같은지 (예 : 비율이 각 그룹의 1/3 임) null을 테스트하려고합니다. 관찰 된 데이터 그룹 1 그룹 2 그룹 3 총계 686928 1012 2626 따라서이 GOF 테스트의 경우 예상 카운트는 2626 (1/3) = 875.333이며 테스트 는 <0.0001 …

16 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  post-hoc 

샘플링이 IID (독립적이고 동일하게 분배 됨)인지 어떻게 테스트하거나 확인 하시겠습니까? 나는 가우시안과 동일하게 분산 된 것이 아니라 IID만을 의미합니다. 그리고 내 생각은 아이디어를 동일한 크기의 두 개의 하위 샘플로 반복해서 분할하고 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하고 p- 값의 분포가 균일한지 확인하는 것입니다. 이 접근법에 대한 의견과 제안은 환영합니다. 현상금 시작 후 설명 …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

나는 약리학 자이며, 내 경험상, 기본 생물 의학 연구의 거의 모든 논문은 Student 's t-test를 사용합니다 (추론을 뒷받침하거나 기대에 부응하기 위해 ...). 몇 년 전, 학생의 t- 검정은 가장 효율적인 시험이 아니라는 점에 주목했습니다. 순차 시험은 모든 표본 크기에 대해 더 많은 검정력을 제공하거나 동등한 검정력에 대해 평균적으로 훨씬 작은 …

16 hypothesis-testing  teaching  statistical-significance 

Kolmogorov–Smirnov 분포는 Kolmogorov–Smirnov 검정 에서 알려져 있습니다 . 그러나 그것은 또한 브라운 다리의 최고의 분포입니다. 이것은 나에게 명백하지 않기 때문에,이 우연의 일치에 대한 직관적 인 설명을 부탁드립니다. 참조도 환영합니다.

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

계산 통계에서 난수 생성기 (RNG)가 어떻게 그리고 왜 중요합니까? 나는 어느 가설에 대한 편견을 피하기 위해 많은 통계 테스트를 위해 샘플을 선택할 때 무작위성이 중요하다는 것을 이해하지만 난수 생성기가 중요한 다른 계산 통계 영역이 있습니까?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

glm()R을 사용하여 귀무 가설을 변경하는 데 관심 이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) 가설을 검정합니다 . 내에서 null을 p = 임의의 값 으로 변경하려면 어떻게해야 합니까? p=0.5p=0.5p = 0.5pppglm() 이 작업을 prop.test()and 로도 수행 할 수 있다는 것을 알고 …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. 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 algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

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 

저의 배경은 주로 기계 학습에 있으며 Bayesian Hypothesis 테스트의 의미를 배우려고했습니다. 나는 확률에 대한 베이지안 해석에 문제가 없으며 확률 적 그래픽 모델의 맥락에서 그것을 잘 알고 있습니다. 그러나 나를 혼동하는 것은 통계적 추론의 맥락에서 "가설"이라는 단어의 의미입니다. 나는 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 어휘와 통계 및 추론에서 일반적으로 사용되는 어휘에 대해 …

15 hypothesis-testing 

크기가 다르지만 (200 개 이상) 사용자 참여 (예 : 게시물 수)에 대한 고도로 치우친 (지수 분포처럼 보이는) 데이터 집합의 샘플이 있으며 평균을 비교하고 싶습니다. 이를 위해, 나는 2- 표본 쌍을 이루지 않은 t- 검정 (및 표본이 다른 분산을 가질 때 Welch 's factor를 사용한 t- 검정)을 사용하고 있습니다. 내가 들었 …

15 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  mean  skewness 

단측 KS 테스트를 수행하는 것이 의미가 있고 가능합니까? 그러한 검정의 귀무 가설은 무엇입니까? 아니면 KS 테스트는 본질적으로 양측 테스트입니까? 나는 날의 분포를 이해하는 데 도움 답변에서 도움이 될 D 예를 들어 있으며, 내가 메시의 1951 종이를 통해 일 오전 (와 도전에 대한 설명을 찾을 과 차이의 supremum 상하 한 경험적 …

15 hypothesis-testing  goodness-of-fit  kolmogorov-smirnov 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

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 

간단한 null과 간단한 대안이 동일한 분포 계열에 속하지 않는 경우에도 Neyman-Pearson 보조 정리를 적용 할 수 있습니까? 그 증거로 볼 수없는 이유를 모르겠습니다. 예를 들어, 단순 널이 정규 분포이고 단순 대안이 지수 분포 인 경우입니다. 가 우도 비율 테스트 할 때 두 분포의 다른 가족에 속하는 복합 대안에 대해 복합 …

15 hypothesis-testing  mathematical-statistics 

문헌에서 랜덤 화와 치환이라는 용어는 서로 바꾸어 사용될 수 있습니다. 많은 저자들이 "순열 (일명 무작위 화) 테스트"라고 말하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 기껏해야 그 차이는 미묘하다고 생각하며, 데이터와 잠재적 결론에 대한 가정에 있습니다. 내 이해가 올바른지 또는 누락 된 더 깊은 차이가 있는지 확인하면됩니다. 순열 테스트는 데이터가 기본 모집단 분포 …

15 hypothesis-testing  sampling  terminology  permutation-test 

같은 기간 동안 두 유가 증권 A와 B의 시계열을 같은 기간에 걸쳐 같은 빈도로 샘플링했습니다. 두 가격 사이에 시간이 지남에 따라 통계적으로 유의 한 차이가 있는지 테스트하고 싶습니다 (내 귀무 가설은 그 차이가 null이라는 것입니다). 특히, 가격 차이를 시장 효율성의 대리자로 사용하고 있습니다. A와 B가 유가 증권과 그에 상응하는 합성 …

15 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance