«t-test» 태그된 질문

나는 각각 샘플을 포함하는 두 집단 (남성과 여성)이 있습니다. 각 샘플마다 두 가지 속성 A & B가 있습니다 (1 학년 평균 점수 및 SAT 점수). 나는 A와 B에 대해 개별적으로 t- 검정을 사용했습니다. 둘 다 두 그룹 사이에 중요한 차이점을 발견했습니다. 와 와 B .100010001000p=0.008p=0.008p=0.008p=0.002p=0.002p=0.002 재산 B가 재산 A보다 더 …

20 statistical-significance  t-test  p-value  effect-size 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

배경 : 저는 가설 테스트 작업에서 동료들에게 프리젠 테이션을하고 있으며, 대부분의 내용을 잘 이해하고 있지만, 이해하고 다른 사람들에게 설명하기 위해 매듭을 짓고있는 한 가지 측면이 있습니다. 이것이 내가 생각하는 것입니다 (잘못되면 수정하십시오!) 분산이 알려진 경우 정상적인 통계 , 분산을 알 수없는 경우 ttt 분포를 따릅니다. CLT (Central Limit Theorem) : …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

쌍을 이루는 t- 검정 은 단방향 반복 측정 (또는 개체 내) 분산 분석과 선형 혼합 효과 모델의 특별한 경우이며 lme () 함수를 사용하여 R의 nlme 패키지 아래 그림과 같이. #response data from 10 subjects under two conditions x1<-rnorm(10) x2<-1+rnorm(10) # Now create a dataframe for lme myDat <- data.frame(c(x1,x2), c(rep("x1", …

20 r  mixed-model  t-test  repeated-measures  lme4-nlme 

생태학 프로젝트를 위해 저의 실험실 그룹은 같은 양의 연못 물을 포함하는 4 개의 탱크, 1 개의 수생 식물 (수생 식물)이없는 대조군 및 각각의 동일한 양의 1 개의 수처리 식물로 3 개의 처리에 식초를 첨가했습니다. 식초를 첨가하는 목적은 pH를 낮추는 것이 었습니다. elodea가있는 탱크는 정상 pH로 더 빨리 돌아갈 것이라는 가설이있었습니다. …

19 hypothesis-testing  t-test  sample-size 

생물학적 세부 사항과 실험을 모두 제거하고 당면한 문제와 통계적으로 수행 한 작업을 인용하겠습니다. 나는 그것이 올바른지 아닌지, 어떻게 진행하는지 알고 싶습니다. 데이터 (또는 내 설명)가 충분하지 않으면 편집하여 더 잘 설명하려고 노력할 것입니다. 크기가 이고 두 개의 그룹 / 관찰, X 및 Y가 있다고 가정하십시오 . 이 두 관측치의 평균이 …

19 hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem 

논문을 검토하면서 저자들은 "정규의 전제 조건 가정을 만족시키기 위해 t 개의 검정을 수행하기 전에 자연 로그를 사용하여 기울어 진 분포를 나타내는 연속적인 결과 변수를 변환했습니다"라고 말합니다. 비정규 데이터를 분석 할 수있는 적절한 방법입니까, 특히 기본 분포가 반드시 로그 정규성이 아닌 경우 이것은 매우 어리석은 질문 일지 모르지만 이전에는이 ​​일을 보지 …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal 

스튜던트 t 테스트는 Wald 테스트입니까? Wasserman의 All of Statistics 에서 Wald 테스트에 대한 설명을 읽었습니다 . Wald 테스트에는 t- 테스트가 포함되어있는 것 같습니다. 그 맞습니까? 그렇지 않다면 t- 테스트가 Wald 테스트가 아닌 이유는 무엇입니까?

19 hypothesis-testing  t-test 

저는 10 학년이며 기계 학습 과학 박람회 프로젝트의 데이터를 시뮬레이션하려고합니다. 최종 모델은 환자 데이터에 사용되며 주중 특정 시간과 이것이 단일 환자의 데이터 내에서 약물 준수에 미치는 영향을 예측합니다. 준수 값은 이진수입니다 (0은 약을 복용하지 않았 음을 의미하고 1은 복용 함을 의미 함). 요일 간의 관계를 통해 학습 할 수있는 기계 …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

에 Wikipedia 기사에서 ANOVA , 그것은 말한다 ANOVA는 가장 간단한 형태로 여러 그룹의 평균이 같은지 여부에 대한 통계 테스트를 제공하므로 t- 검정을 두 그룹 이상으로 일반화합니다. 이것에 대한 나의 이해는 분산 분석이 두 그룹 비교와 관련하여 t- 검정과 동일하다는 것입니다. 그러나 아래의 간단한 예제 (R)에서 ANOVA와 t-test는 비슷하지만 약간 다른 …

18 r  hypothesis-testing  anova  t-test 

의료 비용 데이터를 수만 번 관찰 한 데이터 세트가 있습니다. 이 데이터는 오른쪽으로 치우 치며 0이 많이 있습니다. 두 세트의 사람들에 대해 다음과 같이 보입니다 (이 경우 각각> 3000 obs를 갖는 두 개의 나이 밴드). Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.0 0.0 0.0 4536.0 302.6 395300.0 Min. …

18 t-test  skewness  permutation-test 

로지스틱 회귀와 t- 검정의 검정력은 동일합니까? 그렇다면, 그들은 "데이터 밀도 동등성"이어야합니다. 즉, 동일한 수의 기본 관측치가 고정 된 알파 0.05가 주어지면 동일한 검정력을 얻습니다. 두 가지 경우를 고려하십시오. [parametric t-test] : 이항 관측에서 30 개의 드로우가 만들어지고 결과 값이 평균화됩니다. 이것은 그룹 A (이항 Pr이 .70의 발생)에 대해 30 번 …

18 logistic  t-test  power  power-analysis 

단면 t- 검정 결과가 중요하지만 표본 크기가 작은 경우 (예 : 20 이하)이 결과를 여전히 신뢰할 수 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게이 결과를 다루거나 해석해야합니까?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

저는 지금 첫 통계 과정을 수강하는 학생입니다. "테스트 통계"라는 용어로 혼동됩니다. 다음 (나는 일부 교과서에서 이것을 보았습니다)에서 는 특정 샘플에서 계산 된 특정 값 인 것 같습니다. tttt=x¯¯¯−μ0s/n−−√t=x¯−μ0s/n t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} 그러나 다음 (다른 교과서에서 이것을 보았습니다)에서 는 임의 변수 인 것 같습니다. TTTT=X¯¯¯¯−μ0S/n−−√T=X¯−μ0S/n T=\frac{\overline{X} - \mu_0}{S / …

17 hypothesis-testing  t-test  random-variable  definition 

통계적으로 유의미한 두 분류기의 정확도를 비교하고 싶습니다. 두 분류기는 모두 동일한 데이터 세트에서 실행됩니다. 이것은 내가 읽은 것에서 하나의 샘플 t- 검정을 사용해야한다고 생각하게합니다 . 예를 들면 다음과 같습니다. Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: 64% accuracy Dataset size: 78,000 이것이 올바른 테스트입니까? 그렇다면 분류기 간의 정확도 차이가 중요한지 어떻게 …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test