«hypothesis-testing» 태그된 질문

유명한 1938 년 논문 ( " 복합 가설 테스트를위한 가능성 비율의 대규모 표본 분포 ", Annals of Mathematical Statistics, 9 : 60-62)에서 Samuel Wilks는 (로그 가능성 비율) 의 점근 분포를 도출했습니다. 더 큰 가설이 올바르게 지정되었다는 가정하에 내포 된 가설의 경우 제한 분포는 자유도를 갖는 (chi-squared)이며 , 여기서 는 더 …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

Andrew Gelman은 Bayesian AB 테스트에 다중 가설 수정이 필요하지 않은 이유에 대한 광범위한 기사를 작성했습니다. 왜 우리는 (일반적으로) 다중 비교에 대해 걱정할 필요가 없는가 , 2012. 잘 모르겠습니다 : 왜 베이지안 방법이 여러 번의 테스트 수정이 필요하지 않습니까? A ~ Distribution1 + Common Distribution B ~ Distribution2 + Common Distribution …

22 hypothesis-testing  bayesian  multiple-comparisons 

동일한 귀무 가설로 독립적 인 통계 테스트를 수행 하고 결과를 하나의 p 값 으로 결합하고 싶습니다 . Fisher의 방법과 Stouffer의 방법 이라는 두 가지 "허용되는"방법이있는 것 같습니다 .PNNNppp 내 질문은 Stouffer의 방법에 관한 것입니다. 각각의 개별 테스트마다 z-score ziziz_i . 귀무 가설 하에서 이들 각각은 표준 정규 분포로 분포되므로, 합 …

22 hypothesis-testing  chi-squared  p-value  multiple-comparisons  combining-p-values 

나는 이것이 다른 곳에서 요청되었을 수도 있지만 실제로 필요한 기본 설명 유형은 아닙니다. 비모수는 비교할 수단 대신 중간 값에 의존한다는 것을 알고 있습니다. 또한 표준 편차 대신 "자유도"(?)에 의존한다고 생각합니다. 그래도 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 아주 좋은 연구를 해왔으며, 개념을 이해하려고 노력하고, 그 개념이 무엇인지, 테스트 결과가 실제로 무엇을 의미하는지, …

22 hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

A / B 테스트 도구 를 구축하려는 소프트웨어 엔지니어 입니다. 나는 통계 통계가 확실하지 않지만 지난 며칠 동안 꽤 많이 읽었습니다. 여기에 설명 된 방법론을 따르고 있으며 아래 관련 요점을 요약합니다. 이 도구를 사용하면 설계자와 도메인 전문가가 웹 사이트를 구성하여 특정 URL에서 수신 된 트래픽을 둘 이상의 URL로 분할 할 …

22 hypothesis-testing  statistical-significance  proportion  ab-test 

(선형) 혼합 효과 모델은 일반적으로 서로 어떻게 비교됩니까? 가능성 비율 테스트를 사용할 수 있지만 한 모델이 다른 모델의 '서브셋'이 아닌 경우 작동하지 않습니다. 모델 df의 추정은 항상 간단합니까? 고정 효과 수 + 분산 성분 수 추정? 랜덤 효과 추정값을 무시합니까? 유효성 검사는 어떻습니까? 내 첫 번째 생각은 교차 검증이지만 데이터 …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

이것은 내가 묻는 또 다른 질문 과 관련이 있습니다. 내가 가진 문제는 가설 검정을 수행 할 때 대립 가설이 범위 일 때 귀무 가설이 여전히 포인트 값이라는 것입니다. 예를 들어, 상관 계수가 0.5보다 큰지 여부를 테스트 할 때 귀무 가설은 "상관 <= 0.5"대신 "상관 = 0.5"입니다. 왜 그런가요? (또는 내가 …

22 hypothesis-testing 

독립적 인 테스트에서 생성 된 p- 값 목록이 오름차순으로 정렬되어 있으면 여러 테스트 수정에 Benjamini-Hochberg 절차 를 사용할 수 있습니다 . 각 p- 값에 대해 Benjamini-Hochberg 절차를 사용하면 각 p- 값에 대한 FDR (False Discovery Rate)을 계산할 수 있습니다. 즉, 정렬 된 p- 값 목록의 각 "위치"에서 귀무 가설을 잘못 …

22 hypothesis-testing 

순열 테스트에는 가정이 없다고 종종 언급되지만 이는 사실이 아닙니다. 예를 들어 내 샘플이 어떻게 든 상관 관계가 있다면 레이블을 바꾸는 것이 올바른 방법이 아니라고 상상할 수 있습니다. 이 문제에 대해 내가 찾은 유일한 것은 위키피디아의이 문장입니다. "순열 테스트 뒤에 중요한 가정은 관측 값이 귀무 가설 하에서 교환 가능하다는 것입니다." 이해가 …

22 hypothesis-testing  permutation-test  resampling 

회귀 계수에 대한 Wald 검정은 무증상으로 유지되는 다음 특성을 기반으로한다는 것을 이해합니다 (예 : Wasserman (2006) : All of Statistics , 153, 214-215) : 여기서 는 추정 회귀 계수, 은 회귀 계수의 표준 오차를 나타내고 은 관심 값입니다 ( 은 계수가 0과 크게 다릅니다. 크기 그래서 월드 테스트는 다음과 같습니다 …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

지금까지 작은 표본의 정규성 가정을 테스트하기 위해 Shapiro-Wilk 통계를 사용했습니다. 다른 기술을 추천 해 주시겠습니까?

22 hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample 

효과 크기 에 관한 Wikipedia의 기사에서 제기 된 주장이 궁금 합니다 . 구체적으로 : [...] 널이 아닌 통계 비교는 모집단 효과 크기가 정확히 0이 아닌 한 항상 통계적으로 유의미한 결과를 표시합니다. 나는 이것이 그것을 의미하는 것이 무엇인지, 확실하지 않다. 결국 효과는 통계, 즉 자체 분포를 가진 표본에서 계산 된 값이라고 …

21 hypothesis-testing 

Mood, Graybill 및 Boes 의 통계 이론 소개 책에서 Neyman-Pearson의 정리 를 읽었습니다 . 그러나 나는 정리를 이해하지 못했습니다. 누구든지 간결한 말을 저에게 설명해 주시겠습니까? 어떤 상태입니까? Neyman-피어슨 보조 정리 : 하자 X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n 행 랜덤 샘플 수 f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , θθ\theta 두 개의 알려진 값이다 및 및하자 고정.θ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 하자 양의 상수이어야 …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

p- 값, 유의 수준 및 유형 I 오류의 정의 및 사용에 대해 간결한 요약을 제공 할 수 있는지 궁금합니다. p- 값은 "실제로 관찰 한 것 이상으로 테스트 통계를 얻을 확률"로 정의되는 반면, 유의 수준은 p- 값이 유의한지 여부를 측정하기위한 임의의 컷오프 값일뿐입니다. . 유형 I 오류는 참 가설을 기각 한 …

21 hypothesis-testing  probability  statistical-significance  p-value  error 

John Kruschke의 "Doing Bayesian Data Analysis"슬라이드를 읽고 있지만 실제로 t- 검정 및 / 또는 전체 귀무 가설 유의성 테스트 프레임 워크에 대한 그의 해석에 대한 질문이 있습니다. 그는 p- 값이 조사자의 의도에 의존하기 때문에 잘못 정의되어 있다고 주장한다. 특히, 그는 두 치료법을 비교하는 동일한 데이터 세트를 수집하는 두 실험실의 예 …

21 hypothesis-testing