«t-test» 태그된 질문

일부 측정의 경우 분석 결과가 변환 된 스케일로 적절하게 표시됩니다. 그러나 대부분의 경우 원래 측정 규모로 결과를 제시하는 것이 바람직합니다 (그렇지 않으면 귀하의 작업은 다소 가치가 없습니다). 예를 들어, 로그 변환 된 데이터의 경우, 로그 된 값의 평균이 평균의 로그가 아니기 때문에 원래 스케일에 대한 해석에 문제가 발생합니다. 로그 척도의 …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation 

두 개의 샘플이 있습니다 ( 두 경우 모두 ). 평균적으로 풀링 된 표준의 두 배가 다릅니다. dev. 결과 값은 약 10입니다. 평균이 같지 않다는 것을 결정적으로 보여 주 었음을 아는 것이 좋지만, 이것은 큰 n에 의해 구동되는 것 같습니다. 데이터의 히스토그램을 보면 작은 p- 값과 같은 것이 실제로 데이터를 대표한다고 …

13 hypothesis-testing  t-test 

각 표본이 T- 검정의 가정에 의해 준수되는 두 개의 독립 표본 간의 차이를 테스트하기 위해 2- 표본 T- 검정을 수행하려고합니다 (각 분포는 동일한 분산으로 정규 분포와 동일한 것으로 가정 할 수 있음) . 기본 2- 표본 T- 검정의 유일한 합병증은 데이터에 가중치가 부여된다는 것입니다. 가중 평균과 표준 편차를 사용하고 있지만 …

13 t-test 

2 차원 그리드에 3000 개가 넘는 벡터가 있고 대략 균일 한 이산 분포가 있습니다. 일부 벡터 쌍은 특정 조건을 충족합니다. 참고 : 조건은 개별 벡터가 아닌 벡터 쌍 에만 적용됩니다 . 약 1500 개 쌍의 목록이 있습니다. 그룹 1이라고합시다. 그룹 2는 다른 모든 벡터 쌍을 포함합니다. 그룹 1에서 한 쌍의 …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

Welch의 t- 검정을 사용하여 평균의 동등성을 테스트하고 있습니다. 근본적인 분포는 정상과는 거리가 멀다 ( 여기서는 관련 토론의 예보다 비뚤어 짐 ). 더 많은 데이터를 얻을 수 있지만 어느 정도까지 결정하는 원칙적인 방법을 원합니다. 표본 분포가 수용 가능하다는 평가를 내리는 데 좋은 휴리스틱이 있습니까? 정규 성과의 편차는 가장 중요합니까? 표본 통계에 …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially constant 그런 …

12 r  t-test 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

두 개의 심하게 치우친 표본이 있으며 부트 스트랩을 사용하여 t- 통계량을 사용하여 평균을 비교하려고합니다. 올바른 절차는 무엇입니까? 내가 사용하고있는 과정 나는 이것이 정규 분포가 아니라는 것을 알고 마지막 단계에서 원본 / 관측 된 데이터의 표준 오차를 사용하는 것이 적절 할까 걱정하고 있습니다. 내 단계는 다음과 같습니다. 부트 스트랩-무작위 샘플 교체 …

12 hypothesis-testing  t-test  bootstrap 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

쌍을 이루는 t- 검정을 수행 하려면 일치하는 측정 단위 간의 평균 차이가 정상적으로 분포되어야합니다. 쌍을 이루는 t- 검정에서, 이는 일치하는 측정 단위 사이의 차이가 정상적으로 분포 될 것을 요구하면서 (AFAIK) 분명히 표현됩니다 (두 비교 그룹 각각의 분포가 정상이 아닌 경우에도). 그러나 쌍을 이루지 않은 t- 검정에서는 일치하는 단위 간의 차이에 …

12 t-test  normality-assumption  assumptions 

선형 회귀 분석에서 t- 검정과 분산 분석의 차이점이 무엇인지 궁금합니다. t-test는 기울기와 절편 중 하나가 평균 0을 갖는지 테스트하는 반면 ANOVA는 모든 기울기가 평균 0을 갖는지 테스트합니까? 이것이 그들 사이의 유일한 차이점입니까? 단순한 선형 회귀 분석에서, 즉 예측 변수가 하나만있는 경우 추정 할 기울기는 하나뿐입니다. 그렇다면 t- 검정과 분산 분석은 …

12 regression  anova  t-test 

나는 테스트와 테스트 의 차이점이 무엇인지 정확히 파악하려고합니다 .z티티t지지z 내가 알 수있는 한 두 가지 테스트 클래스 모두 동일한 테스트 통계를 사용합니다. 비^− Cseˆ( b^)비^−씨se^(비^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} 여기서 은 일부 샘플 통계이고 는 참조 (위치) 상수 (테스트의 특성에 따라 다름)이며 이 표준입니다. 오류 . C ^ SE ( B ) …

12 hypothesis-testing  t-test  small-sample 

나는 동일한 초기 조건에서 두 가지 다른 처리를 적용하여 각 경우에 0에서 500 사이의 정수를 결과로 얻은 실험 데이터를 가지고 있습니다. 두 처리에서 생성 된 효과가 크게 다른지 여부를 확인하기 위해 paired t-test를 사용하고 싶습니다. 각 치료군에 대한 결과는 정규적으로 분포되지만 각 쌍 간의 차이 는 정규적으로 분포 되지 않습니다 …

12 t-test  normality-assumption 

여러 선형 회귀 분석을 수행하고 있습니다. 21 개의 관측치와 5 개의 변수가 있습니다. 내 목표는 변수 간의 관계를 찾는 것입니다. 내 데이터가 다중 회귀를 수행하기에 충분히 설정 되었습니까? 내 변수 중 3 개가 유의하지 않은 것으로 밝혀진 t- 검정 결과. 중요한 변수로 회귀 분석을 다시 수행해야합니까 (또는 첫 회귀 분석으로 …

12 regression  t-test  multiple-regression 

저는 급여가 분포되어 있으며 남성과 여성의 평균 차이를 비교하고 싶습니다. 나는 두 가지 방법을 비교하기위한 학생 T- 테스트가 있다는 것을 알고 있지만 ANOVA를 제안한 후 ANOVA가 두 가지 이상의 방법을 비교한다는 비판을 받았습니다. 무엇 (어떤 경우)입니다 잘못 만이 수단을 비교하는 그것을 사용에?

11 hypothesis-testing  anova  t-test