«hypothesis-testing» 태그된 질문

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

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“p- 값”의 올바른 철자 (대문자, 이탤릭체, 하이픈)?
나는 이것이 현명하고 간결하다는 것을 알고 있지만, 통계의 공식 교육이 제한되어있는 통계 밖의 분야의 연구원으로서, 나는 항상 "p- 값"을 정확하게 쓰고 있는지 궁금합니다. 구체적으로 : "p"는 대문자로되어 있습니까? "p"는 이탤릭체로되어 있습니까? (또는 TeX에서 수학 글꼴로?) "p"와 "value"사이에 하이픈이 있어야합니까? 대안 적으로, "p- 값"을 작성하는 "적절한"방법이 없으며, 어떤 옵션은 이러한 옵션의 …
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두 개의 연속 변수가 독립적인지 어떻게 테스트합니까?
I는 샘플이 가정 의 결합 분포 X 와 Y . X 와 Y 가 독립적 이라는 가설을 어떻게 테스트 합니까?(Xn,Yn),n=1..N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY 와 Y 의 합동 또는 한계 분포 법칙에 대한 가정은 없습니다 (이러한 경우 독립성은 상관 관계가 0 과 동일하므로 모든 합동 정규성이 가장 적음 ).XXXYYY000 와 Y 사이의 가능한 …
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카이 제곱은 항상 단측 테스트입니까?
출판 된 기사 ( pdf )에는 다음 두 문장이 포함되어 있습니다. 또한 잘못된 규칙을 적용하거나 통계 테스트에 대한 지식이 부족하여 잘못된보고가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 검정 의보고에서 분산 분석의 총 df를 오류 df로 간주 하거나 연구원이 또는 검정 의보고 된 p 값을 나눌 수 있습니다. 단측 값인 반면 또는 …
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표본이 모집 단일 때의 통계적 추론
매년 특정 시험을 보는 응시자 수를보고해야한다고 상상해보십시오. 예를 들어, 대상 집단의 특이성으로 인해 더 넓은 집단에서 성공률의 관찰 된 비율을 추론하기는 다소 어려워 보입니다. 따라서이 데이터가 전체 인구를 나타내는 것으로 간주 할 수 있습니다. 테스트 결과 남성과 여성의 비율이 실제로 다른 것으로 나타 났습니까? 전체 모집단 (샘플이 아님)을 고려하기 때문에 …
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빈번한 가설 검정이 충분히 큰 표본으로 귀무 가설을 기각하는 방향으로 편향되는 이유는 무엇입니까?
이 구절을 우연히 발견했을 때 완전히 관련이없는 문제에 대해 Bayes 요소에 대한 이 기사 를 읽었습니다. 베이지안 형태는 모델 선택 편향을 피하고 귀무 가설을지지하는 증거를 평가하며 모델 불확실성을 포함하며 중첩되지 않은 모델을 비교할 수 있기 때문에 베이 즈 요인을 사용한 가설 검정은 잦은 가설 검정보다 강력합니다. 동일한 종속 변수가 있음). …
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
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유형 I, 유형 II 및 유형 III ANOVA 및 MANOVA를 해석하는 방법은 무엇입니까?
나의 주요 질문은 유형 I (순차) 분산 분석을 수행 할 때 출력 (계수, F, P)을 해석하는 방법입니다. 내 특정 연구 문제는 조금 더 복잡하므로 예제를 여러 부분으로 나눌 것입니다. 첫째, 식물 성장 (Y1)에 대한 거미 밀도 (X1)의 효과에 관심이 있고 인클로저에 묘목을 심고 거미 밀도를 조작하면 간단한 분산 분석 또는 …
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분포 사이의 Kolmogorov 거리에 대한 동기
두 확률 분포가 얼마나 유사한 지 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. (다른 서클에서) 널리 사용되는 방법은 다음과 같습니다. Kolmogorov 거리 : 분포 함수들 간의 sup-distance; Kantorovich-Rubinstein 거리 : Lipschitz 상수 갖는 두 함수 분포에 대한 기대치 간의 최대 차이 는 분포 함수 사이의 L 1 거리 111이기도 합니다.L1L1L^1 한정된 립 …
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통계 학자들은 왜 귀무 가설을 받아들이는 것과 달리 의미없는 결과가 귀무를 거부 할 수 없다는 것을 의미한다고 말합니까?
두 개의 표본 t- 검정과 같은 전통적인 통계 검정은 두 개의 독립적 인 표본의 함수간에 차이가 없다는 가설을 제거하려고 노력합니다. 그런 다음 신뢰 수준을 선택하고 평균의 차이가 95 % 수준을 초과하면 귀무 가설을 기각 할 수 있다고 말합니다. 그렇지 않다면, "널 귀무 가설을 기각 할 수 없습니다". 이것은 우리도 그것을 …
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p- 값을 결합 할 때 왜 평균을 구하지 않습니까?
최근에 p- 값을 결합하는 Fisher의 방법에 대해 배웠습니다. 이는 null 아래 p- 값이 균일 분포를 따르고 저는 천재라고 생각합니다. 그러나 내 질문은 왜 이렇게 복잡한 길을 가고 있습니까? 왜 p- 값의 평균을 사용하고 중심 한계 정리를 사용하지 않는가? 또는 중앙값? 나는이 거대한 계획 뒤에 RA 피셔의 천재를 이해하려고 노력하고 있습니다.− …
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다중 비교가 왜 문제가됩니까?
다중 비교 에서 실제로 문제가 무엇인지 이해하기가 어렵습니다 . 간단한 비유로 많은 결정을 내리는 사람은 많은 실수를 저지를 것이라고합니다. 따라서 Bonferroni 보정과 같이 매우 보수적 인 예방 조치가 적용 되어이 사람이 가능한 한 실수를 전혀하지 않을 확률을 만듭니다. 그러나 왜 우리 는 잘못된 결정 의 비율 이 아니라 자신이 한 …
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서로 다른 두 회귀 분석에서 계수의 동등성 테스트
이것은 기본적인 문제 인 것처럼 보이지만 실제로 두 가지 회귀 분석에서 계수의 동등성을 테스트하는 방법을 모른다는 것을 깨달았습니다. 누구든지 이것에 대해 약간의 빛을 비출 수 있습니까? 더 공식적으로, 나는 다음과 같은 두 개의 회귀 분석을 실행한다고 가정 및 곳 회귀의 설계 행렬을 의미 , 그리고 회귀의 계수의 벡터에 . 하는 …
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