통계 및 빅 데이터 statistical-significance

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N이 약 200,000 인 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 회귀에서, 매우 작은 효과 크기와 관련된 매우 작은 유의성 값 << 0.001, 예를 들어 r = 0.028을보고 있습니다. 내가 알고 싶은 것은 표본 크기와 관련하여 적절한 유의성 임계 값을 결정하는 원칙적인 방법이 있습니까? 이러한 큰 샘플로 효과 크기를 해석 할 때 고려해야 …

15 regression probability statistical-significance sample-size

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두 카운트의 차이의 중요성

시간 1의 교통 사고 수의 차이가 시간 2의 수와 크게 다른지 여부를 결정하는 방법이 있습니까? 서로 다른 시간에 관측 그룹 간의 차이를 결정하는 다른 방법을 찾았지만 (예 : 포아송 평균 비교) 두 카운트 만 비교할 수는 없습니다. 아니면 시도조차도 무효입니까? 조언이나 지시가 있으면 감사하겠습니다. 나는 후속 조치를 취하게되어 기쁘다.

15 statistical-significance count-data

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R의 ARIMA 잔차에 대한 Ljung-Box 통계 : 혼란스러운 테스트 결과

계절 ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] 모델 (= fit2)을 사용하여 예측하려고하는 시계열이 있습니다. R이 auto.arima로 제안한 것과는 다릅니다 (R 계산 된 ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12]가 더 적합 할 것입니다. 그러나 내 시계열의 지난 12 개월 동안 내 모델 (fit2)이 조정될 때 더 잘 맞는 것 같습니다 (만성적으로 편향된 경우, 잔차 평균을 …

15 r time-series statistical-significance arima residuals

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선형 회귀가 알려진 이론적 선과 통계적으로 유의 한 차이가 있는지 어떻게 계산합니까?

대략 선형 선에 맞는 데이터가 있습니다. 이 값의 선형 회귀를 수행하면 선형 방정식이 나타납니다. y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 이상적인 세계에서 방정식 은 이어야 합니다 .y=xy=xy = x 분명히, 내 선형 값은 그 이상에 가깝지만 정확하게는 아닙니다. 제 질문은 이 결과가 통계적으로 유의한지 어떻게 확인할 수 있습니까? 0.997의 값이 1과 크게 다른 …

14 regression hypothesis-testing statistical-significance

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강력한 통계 테스트 란 무엇입니까? 강력한 통계 테스트 란 무엇입니까?

일부 통계 테스트는 강력하고 일부는 그렇지 않습니다. 견고성은 정확히 무엇을 의미합니까? 놀랍게도이 사이트에서 그런 질문을 찾을 수 없었습니다. 또한 때로는 테스트의 견고성과 강력 함이 함께 논의됩니다. 직관적으로 두 개념을 구분할 수 없었습니다. 강력한 테스트 란 무엇입니까? 강력한 통계 테스트와 다른 점은 무엇입니까?

14 statistical-significance power robust

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배심원 선택의 편견?

배심원 선택이 인종적으로 편중 된 것으로 보이는 형사 재판 후 친구가 항소에 의뢰인을 대변하고 있습니다. 배심원 풀은 4 명의 인종 그룹에서 30 명으로 구성되었습니다. 검찰은 풀에서이 10 명을 제거하기 위해 선제 적 도전을 사용했다. 각 인종 그룹의 인원 수와 실제 과제 수는 각각 다음과 같습니다. A: 10, 1 B: 10, …

14 probability statistical-significance references bias combinatorics

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p = 5.0 %가 유의합니까?

오늘 저는 p- 값 0.05 (정확히)가 유의미한 지 (알파 = 5 %) 고려되는지 물었습니다. 나는 답을 알지 못했고 Google은 두 가지 대답을 모두 제시했다. 물론,이 웹 사이트들 중 어느 누구도 인용하지 않았습니다. 왜 하나-일반적인 지식이며 5 %는 어쨌든 임의적입니다. 그러나 그것은 학생들에게 기억해야 할 것을 말하는 데 도움이되지 않습니다. 따라서 …

14 hypothesis-testing statistical-significance p-value

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두 기울기 값 사이의 유의미한 차이 테스트

내가 가지고있는 데이터는 두 가지 다른 영역의 특정 종에 대한 y ~ 시간의 회귀 기울기 값, 표준 오류, n 값 및 ap 값입니다. 한 영역의 회귀 기울기가 다른 영역의 회귀 기울기와 크게 다른지 확인하고 싶습니다. 이러한 데이터로 가능합니까? 누구든지 내가 이것에 대해 어떻게 할 수 있습니까? 불행히도 원시 데이터에 액세스 …

14 r regression statistical-significance

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통계적으로 유의 한 피크 확인

데이터 세트 와 x가 있습니다. 다음과 같은 가설을 테스트하고 싶습니다 . y에 피크가 있습니다 . 즉, x가 증가하면 y는 먼저 증가한 다음 감소합니다.yyyxxxyyyxxxyyy 내 첫 번째 아이디어는 SLR에 와 x 2 를 맞추는 것이 었습니다 . 즉, x 이전의 계수 가 상당히 양의 값이고 x 2 이전의 계수가있는 경우xxxx2x2x^2xxxx2x2x^2 가 …

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이 발췌문에서 표준 편차의 편향 추정이 일반적으로 적합하지 않다고 말하는 이유는 무엇입니까?

나는 표준 편차의 편견없는 추정과 내가 읽은 소스의 계산에 대해 읽었습니다. (...) 일부 중요한 상황을 제외하고,이 작업은 유의성 테스트 및 신뢰 구간 사용 또는 베이지안 분석 사용과 같은 표준 절차에 의해 필요하지 않기 때문에 통계 적용과 거의 관련이 없습니다. 예를 들어 신뢰 구간이 계산의 일부로 표준 편차를 사용하지 않는 등 …

14 bayesian statistical-significance mathematical-statistics standard-deviation standard-error

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또는 때 귀무 가설을 기각 합니까?

이것은 분명히 정의 나 관습의 문제 일 뿐이며 실질적으로 중요하지 않습니다. 가 전통적인 값 0.05로 설정 되면 값 0.0500000000000 ...이 통계적으로 유의 한 것으로 간주됩니까? 통계적 유의성을 정의하는 규칙이 일반적으로 또는 간주 ?αα\alphapppp<αp<αp < \alphap≤αp≤αp \leq \alpha

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이 인용에서 Fisher는 무엇을 의미합니까?

나는이 유명한 인용문을 어디서나 계속 보지만, 강조된 부분을 매번 이해하지 못한다. 의미가 1 % 이상일 때 습관적 관행의 문제로 가설을 임시로 거부하는 사람은 그러한 결정의 1 % 이하로 오인 될 것입니다. 가설이 올 바르면 이러한 경우의 1 %만으로 오인 될 수 있으며, 틀린 경우 거부하지 않을 것입니다. [...] 그러나 계산은 …

14 hypothesis-testing statistical-significance references experiment-design philosophical

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Deborah Mayo의 "심각도"는 무엇입니까?

누구든지 그녀의 "심각도"가 의미하는 바에 대한 상세하고 명확한 설명을 할 수 있습니까?

14 hypothesis-testing statistical-significance

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캐럿 glmnet vs cv.glmnet

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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정확도 향상이 중요한지 확인

사물을 두 가지 범주로 분류하는 알고리즘이 있다고 가정합니다. 1000 가지 테스트 항목에서 알고리즘의 정확도를 측정 할 수 있습니다. 사물 중 80 %가 올바르게 분류되었다고 가정하십시오. 81 %의 것들이 올바르게 분류되도록 알고리즘을 어떻게 든 수정한다고 가정 해 봅시다. 통계가 알고리즘 개선이 통계적으로 유의한지 여부에 대해 알려줄 수 있습니까? 이 상황에서 통계적 …

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