«hypothesis-testing» 태그된 질문

가설 검정은 데이터가 임의 변동의 영향보다는 주어진 가설과 일치하지 않는지 여부를 평가합니다.

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분산 분석 가정 (분산 평등, 잔차 정규성)이 중요한 이유는 무엇입니까?
분산 분석을 실행할 때 데이터에 적용 할 수 있도록 테스트의 특정 가정이 존재해야한다는 메시지가 나타납니다. 테스트가 작동하기 위해 다음과 같은 가정이 필요한 이유를 이해하지 못했습니다. 종속 변수 (잔여)의 분산은 설계의 각 셀에서 동일해야합니다. 종속 변수 (잔여)는 설계의 각 셀에 대해 대략 정규 분포되어야합니다. I understand that there is a bit …
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동일하지 않은 분산으로 t 검정에서 정수가 아닌 자유도에 대한 설명
SPSS t- 검정 절차 보고서는 2 개의 독립 평균을 비교할 때 2 개의 분석을 수행합니다. 하나의 분석은 동일한 분산을 가정하고 다른 분석은 동일한 분산을 가정하지 않았습니다. 등분 산을 가정 할 때 자유도 (df)는 항상 정수 값 (및 n-2)입니다. 등분 산이 가정되지 않을 때의 df는 정수가 아니며 (예 : 11.467) n-2 …
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고정 효과 모델에서 시간 불변 변수를 유지하는 방법
10 년 동안 이탈리아의 한 대기업 직원에 대한 데이터를 보유하고 있으며 시간이 지남에 따라 남성과 여성의 소득 차이가 어떻게 변했는지보고 싶습니다. 이를 위해 풀링 된 OLS를 실행합니다. 연간 로그 이익이다는 개인과 시간 차이 공변량 포함 년 인형하고 있습니다 근로자가 남성이고, 그렇지 않으면 0 인 경우 중 하나에 해당합니다.yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = …
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로지스틱 회귀 분석은 비모수 검사입니까?
최근 이메일을 통해 다음과 같은 질문을 받았습니다. 아래에 답변을 게시하지만 다른 사람들의 의견을 듣고 싶습니다. 로지스틱 회귀 분석을 비모수 적 테스트라고 하시겠습니까? 데이터가 정상적으로 분포되어 있지 않기 때문에 테스트 비모수에 레이블을 지정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그것은 가정의 부족과 관련이 있습니다. 로지스틱 회귀에는 가정이 있습니다.
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가설 검정에서 귀무 가설을 지정하는 방법
귀무 가설에 대한 문제를 선택하는 방법에 대한 경험적 규칙은 무엇입니까? 예를 들어 가설 B가 참인지 확인하려면 B를 널로, B를 대립 가설로, NOT B를 널로 사용해야합니까? 질문이 명확하기를 바랍니다. 최소화하려는 오류 (유형 I?)와 관련이 있다는 것을 알고 있지만 명확한 직관이 없기 때문에 진행 방식을 잊어 버립니다. 감사.
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귀무 가설 수락
이것은 통계와 다른 과학의 교차점에 대한 토론 질문입니다. 나는 종종 같은 문제에 직면한다. 내 분야의 연구원들은 p- 값이 유의 수준보다 작을 때 아무런 효과가 없다고 말하는 경향이있다. 처음에 나는 종종 이것이 가설 검정이 작동하는 방식이 아니라고 대답했다. 이 질문이 얼마나 자주 발생 하는지를 감안할 때이 문제를보다 숙련 된 통계 전문가와 …
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선형 회귀가 알려진 이론적 선과 통계적으로 유의 한 차이가 있는지 어떻게 계산합니까?
대략 선형 선에 맞는 데이터가 있습니다. 이 값의 선형 회귀를 수행하면 선형 방정식이 나타납니다. y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 이상적인 세계에서 방정식 은 이어야 합니다 .y=xy=xy = x 분명히, 내 선형 값은 그 이상에 가깝지만 정확하게는 아닙니다. 제 질문은 이 결과가 통계적으로 유의한지 어떻게 확인할 수 있습니까? 0.997의 값이 1과 크게 다른 …
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귀무 가설이 참일 확률
따라서 이것은 일반적인 질문 일 수 있지만 만족스러운 답변을 찾지 못했습니다. 귀무 가설이 참 (또는 거짓) 일 확률을 어떻게 결정합니까? 학생들에게 두 가지 다른 버전의 테스트를 제공하고 해당 버전이 동일한 지 확인하고 싶다고 가정 해 봅시다. t- 검정을 수행하면 p- 값이 .02가됩니다. 좋은 p- 값! 즉, 테스트가 동등하지 않을 것입니다. …
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효과 크기가 실제로 p- 값보다 우수합니까?
응용 연구에서 p- 값이 아닌 효과 크기 에 의존하고보고하는 데 많은 강조점을두고 있습니다 (예 : 아래 인용문). 그러나 p- 값 과 같은 효과 크기 가 랜덤 변수 이고 동일한 실험이 반복 될 때 샘플마다 다를 수있는 경우가 아닌가? 다시 말해, 어떤 통계적 특징 (예 : 효과 크기가 p- 값보다 샘플마다 …
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부정확 화에 따른 통계적 추론
통계적 추론의 고전적인 처리는 올바르게 지정된 통계가 사용된다는 가정에 의존합니다. 즉, 유통 인 P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) 가 감시 데이터를 생성하는 것이 yyy 통계 모델의 부분 MM\mathcal{M} : P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}\mathbb{P}^*(Y) \in \mathcal{M}=\{\mathbb{P}_\theta(Y) :\theta \in \Theta\} 하지만, 대부분의 상황에서는 불가능 이것이 사실이라고 가정하십시오. 올바르게 지정된 가정을 철회하면 통계적 추론 절차가 어떻게 진행되는지 궁금합니다. White 1982의 …
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동일하지 않은 샘플 크기 : 호출시기 종료
나는 학술 저널 기사를 검토하고 저자는 추론 통계를보고하지 않은 것에 대한 정당화로 다음을 썼습니다 (나는 두 그룹의 본질을 알지 못했습니다). 총 2,349 명 (1.1 %)의 25 명은 X를 보고했습니다 . 우리는 그룹 X 와 그룹 Y (다른 2,324 명 참여자) 를 통계적으로 비교하는 분석을 제시하지 않는 것이 적절 하다. 내 …
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p = 5.0 %가 유의합니까?
오늘 저는 p- 값 0.05 (정확히)가 유의미한 지 (알파 = 5 %) 고려되는지 물었습니다. 나는 답을 알지 못했고 Google은 두 가지 대답을 모두 제시했다. 물론,이 웹 사이트들 중 어느 누구도 인용하지 않았습니다. 왜 하나-일반적인 지식이며 5 %는 어쨌든 임의적입니다. 그러나 그것은 학생들에게 기억해야 할 것을 말하는 데 도움이되지 않습니다. 따라서 …
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