«p-value» 태그된 질문

누군가 p- 값이 문제라는 것을 학생들에게 가르치는 것이 좋지 않은 이유에 대한 간결한 설명을 제공 할 수 있습니까? 내 이해는 p- 값이 prob라는 것입니다 (더 극단적 인 데이터 얻기 | 귀무 가설이 참임). 나의 진짜 관심은 그들에게 전자가 그것을 말하는 것의 해로움 이다 (단순하지 않다는 사실을 제외하고).

34 p-value  randomness  teaching 

p- 값을 설명하는 자료가 많이 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나이 개념은 더 이상의 설명 없이는 확실하게 파악하기가 쉽지 않습니다. 다음은 Wikipedia의 p- 값 정의입니다. p- 값은 귀무 가설이 참이라고 가정 할 때 적어도 실제로 관측 된 것보다 극단적 인 검정 통계량을 얻을 확률입니다. ( http://en.wikipedia.org/wiki/P-value ) 내 첫 번째 질문 …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

뉴스 보도에 따르면 CERN 은 내일 bo 스 보손이 5 증거 로 실험적으로 탐지 되었다고 발표 할 것이라고 밝혔다. 그 기사에 따르면 :σσ\sigma 5 는 CMS와 ATLAS 탐지기에서보고있는 데이터가 단지 랜덤 노이즈가 아니라 확률이 99.99994 % 일뿐 아니라 0.00006 % 일 가능성이 있습니다. 5 는 과학적으로“발견”이라고 공식적으로 표시되는 데 필요한 …

33 hypothesis-testing  p-value  history 

p- 값에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있고 구간 추정과 반대되는 점은 점 추정치이므로 p- 값은 점 추정값입니까?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

예제를 통해이 질문을 제안하겠습니다. 보스턴 주택 가격 데이터 세트와 같은 데이터 세트가 있고 연속적이고 범주 형 변수가 있다고 가정합니다. 여기에는 1에서 10까지의 "품질"변수와 판매 가격이 있습니다. 품질에 대한 컷오프를 (임의로) 생성하여 데이터를 "낮음", "중간"및 "고품질"주택으로 분리 할 수 ​​있습니다. 그런 다음 이러한 그룹을 사용하여 판매 가격의 히스토그램을 서로 비교할 수 …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

나는 값 , 유형 1 오류율, 유의 수준, 검정력 계산, 효과 크기 및 Fisher vs Neyman-Pearson 토론 에 대해 읽었습니다 . 이로 인해 나는 약간 압도되었다. 나는 텍스트의 벽에 대해 사과하지만 실제 질문으로 넘어 가기 전에 이러한 개념에 대한 나의 현재 이해에 대한 개요를 제공 할 필요가 있다고 느꼈다.ppp 내가 …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

에서 요한슨 (2011) " 우박 불가능 : P-값, 증거, 그리고 가능성 "(여기 또한 저널 링크 낮은 것을 주) -values 종종 널 (null)에 대한 강력한 증거로 간주됩니다. Johansson 은 통계 테스트가 p- 값 0.45를 출력하는 것보다 p- 값 0.01을 출력하면 null에 대한 증거가 더 강하다고 간주 할 것을 암시합니다 . Johansson은 …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

필자는 2009 년 통계 학자와 논의하여 p- 값의 정확한 값은 관련이 없다고 언급했습니다. 중요한 것은 중요한지 여부는 중요합니다. 즉, 한 결과가 다른 결과보다 더 중요 할 수는 없습니다. 예를 들어, 같은 모집단 출신이거나 그렇지 않은 표본. 나는 이것에 대한 몇 가지 자질을 가지고 있지만 아마도 이념을 이해할 수 있습니다. 5 …

31 statistical-significance  p-value  bonferroni 

때로는 보고서에 p- 값과 내가 제공 한 기타 추론 통계에 대한 면책 ​​조항이 포함되어 있습니다. 샘플이 무작위가 아니기 때문에 그러한 통계는 엄격하게 적용되지 않을 것이라고 말합니다. 내 특정 문구는 일반적으로 각주로 제공됩니다. "엄격히 말해서, 추론 통계는 무작위 표본 추출의 상황에서만 적용 할 수 있지만, 우리는 중요하지 않은 표본에 대해서도 편리한 …

31 inference  p-value 

나는 p- 값에 대한 일련의 블로그 게시물을 작성하려고 시도하고 있으며 그것이 시작된 곳으로 돌아가는 것이 흥미로울 것이라고 생각했습니다. 이는 Pearson의 1900 년 논문으로 보입니다. 이 백서에 익숙하면 적합도 테스트에 해당한다는 것을 기억할 것입니다. 피어슨은 p- 값과 관련하여 그의 언어에 약간 느슨합니다. 그는 p- 값을 해석하는 방법을 설명 할 때 반복적으로 …

30 p-value  history  ronald-fisher 

나는 FDR (False Discovery Rate)이 어떻게 개별 연구원의 결론을 알려야하는지에 대해 고심했습니다. 예를 들어 연구에 힘이 부족한 경우 에서 유의미한 결과라도 할인해야 합니까? 참고 : 여러 테스트 수정 방법이 아니라 여러 연구 결과를 종합적으로 검사하는 맥락에서 FDR에 대해 이야기하고 있습니다.α=.05α=.05\alpha = .05 검정 된 가설의 가 실제로 참 이라고 관대하게 …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

공식적으로 추정치의 신뢰 구간을 도출하면서 ppp 값이 계산 되는 방식과 매우 유사한 공식으로 끝났습니다 . 따라서 질문은 공식적으로 동등합니까? 즉,이 가설은 거부된다 H0=0H0=0H_0 = 0 임계 값 αα\alpha 에 해당 000 임계 값과의 신뢰 구간에 속하지 않는 αα\alpha ?

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value 

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 

"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