«statistical-significance» 태그된 질문

통계를 처음 접했고 포함한 기본 사항을 이해하는 법을 배우고 있습니다. 그러나 지금 내 마음에는 큰 물음표가 있으며, 나는 내 이해가 잘못되기를 바랍니다. 내 생각 과정은 다음과 같습니다.피pp 전 세계의 모든 연구가 "무한 원숭이 정리"의 원숭이와 다소 같지 않습니까? 세계에는 23887 개의 대학이 있다고 생각하십시오. 각 대학교에 1000 명의 학생이 있다면 …

98 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

p- 해킹 ( "데이터 준설" , "스누핑"또는 "낚시")이라는 문구 는 결과적으로 인위적으로 통계적으로 유의미한 다양한 종류의 통계적 과실을 말합니다. "더 중요한"결과를 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 패턴이 발견 된 데이터의 "흥미로운"부분 집합 만을 분석하는 것 ; 다중 테스트 , 특히 사후 테스트에 적합하게 조정하지 못하고 수행되지 않은 테스트를보고하지 않은 경우; …

94 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  model-selection  reproducible-research 

p- 값 과 관련하여 111 %와 %가 왜 금의 표준으로 보이는지 궁금 합니다 . % 또는 % 와 같은 다른 값이 아닌 이유는 무엇 입니까?555"statistical significance"666101010 이것에 대한 근본적인 수학적 이유가 있습니까?

80 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  history 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

2016 년 2 월 미국 통계 협회 (American Statistical Association)는 통계적 중요성과 p- 값에 대한 공식적인 진술을 발표했습니다. 이에 대한 우리의 스레드는 이러한 문제를 광범위하게 설명합니다. 그러나 현재까지 보편적으로 인정되는 효과적인 대안을 제시 할 권한은 없습니다. ASS (American Statistical Society)는 이에 대한 p- 값을 발표했습니다 . 다음은 무엇입니까? "p- 값은별로 …

67 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

지난 몇 년 동안 나는 과학에서 귀무 가설 유의성 검정의 사용에 반대하는 여러 논문을 읽었지만 지속적인 목록을 유지하지는 않았다. 동료가 최근에 그러한 목록을 요청했기 때문에 여기있는 모든 사람에게 목록을 작성하도록 요청한다고 생각했습니다. 일을 시작하려면 여기까지 내가 가진 것입니다 : Johansson (2011) "불가능 함 : p- 값, 증거 및 가능성." Haller …

63 hypothesis-testing  statistical-significance  references  p-value 

자연 과학자 의 논평 제목은 다음 과 같이 통계적 중요성에 반 합니다. Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane 및 800여 명의 서명자들은 과장된 주장의 종식과 중요한 영향의 해소를 요구합니다. 나중에 다음과 같은 문장이 포함됩니다. 다시, 우리는 P 값, 신뢰 구간 또는 기타 통계적 측정에 대한 금지를 옹호하지 않고 단지 범주 …

61 statistical-significance  p-value  bias 

다음 발췌 부분은 다음과 같습니다. 단측 및 양측 테스트의 차이점은 무엇입니까? UCLA의 통계 도움말 사이트에서 ... 다른 방향으로 영향을 미치지 않은 결과를 고려하십시오. 기존 약물에 비해 개선 된 것으로 생각되는 새로운 약물을 개발했다고 상상해보십시오. 개선 사항을 감지하는 능력을 최대화하기 위해 단측 테스트를 선택하십시오. 그렇게하면 새로운 약이 기존 약보다 효과가 적은지 …

59 hypothesis-testing  statistical-significance  inference 

나는 20 번의 총 테스트 중 중 한 번이 실행되므로 20 번의 테스트 중 하나에서 결과가 중요하다고 잘못 가정합니다 ( 0.05 = 1 / 20 ).p&lt;0.05p&lt;0.05p < 0.050.05=1/200.05=1/200.05 = 1/20 xkcd 젤리 빈 만화- "중요한" 제목 : 중요 호버 텍스트 : " '그러므로 우리는 녹색 연구를 다시했는데 관련이 없었습니다.

59 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  humor 

통계 테스트에 대한 가장 광범위한 접근 방식은 두 가지 접근 방식, 즉 Fisher와 Neyman-Pearson의 접근 방식 사이에서 "하이브리드"라는 특정 사고 방식이 있습니다. 이 두 가지 접근법은 "호환되지 않는다"고 주장하기 때문에 결과 "하이브리드"는 "일관되지 않은 혼란"이다. 아래에 참고 문헌과 인용문을 제공 하겠지만 통계적 가설 검정 에 대한 위키피디아 기사에 그 내용에 …

56 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  type-i-and-ii-errors  history 

분산 분석 후 사후 테스트는 분산 분석 자체가 중요한 경우에만 사용할 수 있다고 들었습니다. 그러나 사후 테스트 에서는 전역 유형 I 오류율을 5 %로 유지하기 위해 조정합니다 .ppp 그렇다면 왜 글로벌 테스트가 먼저 필요한가? 글로벌 테스트가 필요하지 않은 경우 "사후"라는 용어가 올바른가? 아니면 여러 종류의 사후 테스트가 있습니까? 일부는 중요한 …

54 anova  statistical-significance  post-hoc 

31 값의 샘플 데이터 세트가 있습니다. 실제 평균이 10과 같은지 테스트하기 위해 R을 사용하여 양측 t- 검정을 실행했습니다. t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) 산출: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal to 10 95 percent confidence interval: 19.18980 23.26907 sample estimates: mean of …

48 r  statistical-significance  t-test  p-value 

데이터 분석을 마치고 가설과 일치하는 "통계적으로 유의미한 결과"를 얻었습니다. 그러나 통계학의 한 학생은 이것이 조기 결론이라고 말했습니다. 왜? 보고서에 포함해야 할 다른 것이 있습니까?

46 hypothesis-testing  statistical-significance  spss  p-value 

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) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

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 …

44 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  equivalence  tost