«hypothesis-testing» 태그된 질문

하나의 예측 변수에 대한 두 변수의 응답 차이를 테스트하고 싶습니다. 최소한의 재현 가능한 예는 다음과 같습니다. library(nlme) ## gls is used in the application; lm would suffice for this example m.set <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris, subset = Species == "setosa") m.vir <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = …

29 r  data-visualization  multivariate-analysis  hypothesis-testing 

샘플을 비교하고 샘플이 분리 된 개별 분포로 분포하는지 확인하고 있습니다. 그러나 Kolmogorov-Smirnov가 적용되는지 확실하지 않습니다. Wikipedia 는 그렇지 않은 것으로 보입니다. 그렇지 않은 경우 표본 분포를 어떻게 테스트 할 수 있습니까?

29 hypothesis-testing  discrete-data  kolmogorov-smirnov 

20면 다이 (d20)의 공정성을 어떻게 테스트 할 수 있습니까? 분명히 나는 ​​값의 분포를 균일 한 분포와 비교할 것입니다. 대학에서 카이 제곱 테스트를 사용한 것을 막연히 기억합니다. 주사위가 공정한지 확인하기 위해 이것을 어떻게 적용 할 수 있습니까?

29 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  uniform  dice 

표본이 주어진 랜덤 변수의 분산의 유한성 (또는 존재)을 테스트 할 수 있습니까? 널 (null)로서 {분산이 존재하고 유한함} 또는 {분산이 존재하지 않거나 무한함}이 허용됩니다. 철학적으로 (그리고 계산적으로), 유한 분산이없는 모집단과 매우 큰 분산이있는 모집단 (> ) 사이에 차이가 없어야하기 때문에 이것은 매우 이상하게 보입니다 . 해결되었습니다.104001040010^{400} 나에게 제안 된 한 가지 …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

단일 통계 검정은 귀무 가설 (H0)이 거짓이므로 대립 가설 (H1)이 참이라는 증거를 제공 할 수 있습니다. 그러나 H0을 기각하지 못한다고해서 H0이 참이라는 의미는 아니기 때문에 H0이 참임을 나타내는 데 사용할 수 없습니다. 그러나 서로 독립적 인 많은 데이터 집합이 있기 때문에 통계 테스트를 여러 번 수행 할 수 있다고 가정 …

28 hypothesis-testing  p-value  combining-p-values 

독립적 인 범주 형 변수 (여러 수준)의 p- 값과 효과 크기를 얻고 싶습니다. 즉, "전체"이며 각 수준에 대해 개별적으로는 아닙니다 ( lme4R 의 일반 출력 과 동일). 분산 분석을 실행할 때 사람들이보고하는 것. 어떻게 구할 수 있습니까?

28 r  hypothesis-testing  anova  mixed-model  lme4-nlme 

"boot"패키지를 사용하여 대략적인 양면 부트 스트랩 p- 값 을 계산 하지만 결과는 t.test를 사용하는 p- 값과 너무 멀리 떨어져 있습니다. R 코드에서 내가 뭘 잘못했는지 알 수 없습니다. 누군가 나에게 이것에 대한 힌트를 줄 수 있습니까? time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, each=12)) sleep = data.frame(time, group) require(boot) diff = function(d1,i){ …

28 r  hypothesis-testing  p-value  bootstrap  permutation-test 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

두 대칭 공분산 행렬 (모두 같은 치수를 가짐) 사이에 유사성 또는 거리 측정 값이 있습니까? 나는 여기서 두 확률 분포의 KL 발산 또는 행렬에 적용되는 것을 제외하고 벡터 사이의 유클리드 거리와의 유사성을 생각하고 있습니다. 유사성 측정이 상당히 많을 것 같습니다. 이상적으로 두 공분산 행렬이 동일하다는 귀무 가설을 테스트하고 싶습니다.

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

나는 역학에 빠졌다. 나는 통계학자는 아니지만 종종 어려움을 겪지 만 직접 분석을 시도합니다. 나는 2 년 전에 나의 첫 분석을했다. 설명 테이블에서 회귀 분석에 이르기까지 P 값은 분석의 모든 곳에 포함되었습니다. 조금씩, 내 아파트에서 일하는 통계 학자들은 내가 실제로 가설을 가지고있는 곳을 제외하고 p 값을 모두 (!) 건너 뛰도록 설득했습니다. …

28 probability  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

조사관은 여러 데이터 세트의 종합 분석을 생성하려고합니다. 일부 데이터 세트에는 치료 A와 B에 대한 쌍으로 된 관측이 있습니다. 다른 데이터 세트에는 짝이없는 A 및 / 또는 B 데이터가 있습니다. 이러한 부분적으로 쌍을 이루는 데이터에 대한 t- 검정의 적응 또는 우도 비 검정에 대한 참조를 찾고 있습니다. 나는 동일한 분산으로 정규성을 …

28 hypothesis-testing  t-test  paired-data  change-scores 

가설 테스트 를 사용해서는 안된다고 제안하는 일부 주석가들과 함께 가설 테스트 와 관련된 논쟁에 대해 읽었습니다 . 일부 의견자는 신뢰 구간 을 대신 사용해야한다고 제안합니다 . 신뢰 구간과 가설 검정의 차이점은 무엇입니까? 참조 및 예를 가진 설명이 이해 될 것이다.

28 hypothesis-testing  confidence-interval 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

나는 그들이 철저해야한다는 주장을 많이 보았습니다 (그러한 책의 예는 항상 그러한 방식으로 설정되어 실제로 실제로 설정되어 있음). 반면에 나는 또한 독점적이어야한다는 책을 많이 보았습니다 ( 예를 들어 은 이고 은 )입니다. 이 질문을 입력하기 전에 위키 백과 페이지에서 "대체 귀무 가설을 논리적으로 부정 할 필요는 없습니다"라는 문장이 다소 강해졌습니다 .H0H0\mathrm{H}_{0}μ1=μ2μ1=μ2\mu_1=\mu_2H1H1\mathrm{H}_{1}μ1>μ2μ1>μ2\mu_1>\mu_2 …

27 hypothesis-testing 

GOF 검정, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling 등과 같은 다양한 가설 검정은 다음 기본 형식을 따릅니다.χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : 데이터가 주어진 분포를 따릅니다. H1H1H_1 : 데이터가 주어진 분포를 따르지 않습니다. 일반적으로, 주어진 데이터가 일부 주어진 분포를 따른다는 주장을 평가하고, 하면 데이터는 일부 수준 에서 주어진 분포에 적합하지 않습니다 .H0H0H_0αα\alpha 그러나 거부하지 않으면 어떻게 될까요? …

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf