«t-test» 태그된 질문

A의 블로그 게시물 , 나는 주장 것을 발견했다 "WG Cochrane은 관측 설정에서 신뢰 구간이 크면 작은 샘플 크기로 인해 거의 0에 가까운 커버리지를 제공하는 충분히 큰 샘플로 더 나은 범위를 커버 할 수있는 첫 번째 지적 (대략 1970 년대)을 믿습니다!" 이제 샘플 크기가 증가함에 따라 CI 너비가 0에 가까워 야한다고 …

11 confidence-interval  t-test  simulation 

기초 통계에 대한 과정을 가르치고 있으며 분산이 다른 두 개의 독립 표본에 대해 t- 검정을 수행하고 있습니다 (웰 테스트). 내가 본 예제에서 Welch 테스트에 사용 된 조정 된 자유도는 항상 이하 합니다. n1+n2−2n1+n2−2n_1+n_2-2 항상 그런가요? Welch 검정은 항상 풀링 된 (동일한 분산) t- 검정의 자유도를 줄입니까 (또는 변경하지 않은 채로 …

11 hypothesis-testing  t-test 

RCT에서 입원 기간 (LOS) 데이터를 분석하는 최적의 방법에 대한 합의가 있는지 여부에 관심이 있습니다. 이것은 일반적으로 오른쪽으로 치우친 분포로 대부분의 환자는 며칠에서 일주일 이내에 퇴원하지만 나머지 환자는 예측할 수없는 (때로는 꽤 긴) 체류 기간이있어 분포의 오른쪽 꼬리를 형성합니다. 분석 옵션은 다음과 같습니다. t 테스트 (존재하지 않을 것으로 가정) 맨 휘트니 …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

불균형 분산 (웰치 검정)을 사용하는 2- 표본 t- 검정의 베이지안 대응 부분을 찾고 있습니다. 또한 Hotelling의 T 통계와 같은 다변량 검정을 찾고 있습니다. 참조 감사합니다. 다변량 사례의 경우 및 이 있다고 가정합니다 . 여기서 (resp z i )는 표본 평균, 표본 표준 편차 및 점 수에 대한 바로 가기입니다 . …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

저는 무역 분야의 소프트웨어 디자이너이며 고객을위한 프로젝트를 진행 중이며, 분석이 통계적으로 올바른지 확인하고 싶습니다. 다음을 고려하십시오. n 개의 광고 가 있고 (n <10), 어떤 광고가 가장 실적이 좋은지 알고 싶습니다. Google 광고 서버는 이러한 광고 중 하나를 임의로 게재합니다. 사용자가 광고를 클릭하면 Google 서버에서이를 추적합니다. 주어진 시간 : 신뢰 구간 …

11 anova  sample-size  t-test  rule-of-thumb 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

두 개 모집단이 있는데, 하나는 N = 38,704 (관찰 횟수)이고 다른 하나는 N = 1,313,662입니다. 이 데이터 세트에는 ~ 25 개의 변수가 있으며 모두 연속적입니다. 각 데이터 세트에서 각각의 평균을 취하고 공식을 사용하여 검정 통계량을 계산했습니다. t = 평균 차이 / 표준 오차 문제는 자유의 정도입니다. df = N1 + …

11 t-test 

독립적 인 2 표본 t- 검정의 결과를 시각화하는 가장 인정 된 방법은 무엇입니까? 숫자 테이블이 더 자주 사용되거나 일종의 줄거리입니까? 목표는 우연한 관찰자가이 수치를보고 즉시 다른 두 집단에서 온 것임을 알 수 있습니다.

11 data-visualization  t-test 

약간의 토론 (아래) 후에, 나는 집중된 질문에 대한 명확한 그림을 얻었습니다. 따라서 수정 된 질문이 있습니다. 그러나 일부 의견은 원래 질문과 관련이없는 것처럼 보일 수 있습니다. 것으로 보인다 t-테스트가 대칭 분포를 신속하게 수렴 것으로, 서명 순위 테스트가 대칭을 가정 하고, 즉, 대칭 배포 수단 / pseudomedians / 중간 값 사이에는 …

10 hypothesis-testing  t-test  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

가설 검정에서 일반적인 질문은 모집단 분산 이 무엇입니까? 제 질문은 인구 분산을 어떻게 알 수 있습니까? 전체 분포를 알면 전체 모집단 의 평균 도 알 수 있습니다 . 그렇다면 가설 검정의 요점은 무엇입니까?

10 hypothesis-testing  variance  t-test  z-test 

빠른 질문 : Cohen의 d는 의존적 샘플 t- 검정 (예를 들어, 샘플 전 / 후 시점에서 약물의 효능을 테스트하는 샘플 내 설계)에 대해 두 가지 다른 방법을 계산 한 것을 보았습니다. Cohen d에 대한 방정식의 분모에서 변화 점수의 표준 편차를 사용하여 d. Cohen d에 대한 방정식의 분모에서 사전 테스트 점수의 …

10 t-test  effect-size 

치료 간의 차이가 통계적으로 유의한지 확인하기 위해 두 인구의 데이터를 비교하려고합니다. 데이터 세트는 두 세트 간의 차이가 거의없는 정규 분포로 나타납니다. 평균 차이는 0.00017입니다. 쌍의 t- 검정을 수행하여 평균 간의 차이가 없다는 귀무 가설을 기각하지 않을 것으로 예상했지만 계산 된 t- 값이 내 임계 t- 값보다 훨씬 높습니다.

10 statistical-significance  t-test  paired-data 

귀무 가설이 1- 표본 t- 검정을 가정 합니다. 그런 다음 표본 표준 편차 사용하여 통계는 입니다. 추정 할 때 관측 값을 표본 평균 과 비교합니다 .μ=μ0μ=μ0\mu=\mu_0t=x¯¯¯−μ0s/n√t=x¯−μ0s/nt=\frac{\overline{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}ssssssx¯¯¯x¯\overline{x} s=1n−1∑ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (x_i-\overline{x})^2} 입니다. 그러나 주어진 이 참 이라고 가정 하면 표본 평균 대신 사용하여 표준 편차 를 추정 할 수도 있습니다 .μ0μ0\mu_0s∗s∗s^*μ0μ0\mu_0x¯¯¯x¯\overline{x} s∗=1n−1∑ni=1(xi−μ0)2−−−−−−−−−−−−−−−−√s∗=1n−1∑i=1n(xi−μ0)2s^*=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (x_i-\mu_0)^2} …

10 mathematical-statistics  variance  t-test 

나는 매 라운드마다 마멸로 5 라운드 베팅에 대한 일련의 승리 및 패배에 대한 데이터를 가지고 있습니다. 데이터를 표시하기 위해 다음과 같은 의사 결정 트리를 사용하고 있습니다. 트리의 상단을 향한 노드는 베팅에서 승리 한 노드이며, 트리의 하단에있는 노드는 베팅이 실패하는 노드입니다. (a) 각 노드의 감소 (b) 각 노드의 평균 내기 크기 …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

Welch의 t- 검정에 사용할 대략적인 자유도에 대한 올바른 공식에 대해서는 혼란 스럽습니다. Satterthwaite의 (1946) 공식이 가장 일반적으로 인용되는 공식이지만, Welch는 1947 년에 대안을 제시했습니다. Satterthwaite의 공식 : ( s2엑스/ n엑스+ s2와이/ n와이)2( s2엑스/ n엑스)2/ ( n엑스− 1 ) + ( 초2와이/ n와이)2/ ( n와이− 1 )(sx2/nx+sy2/ny)2(sx2/nx)2/(nx−1)+(sy2/ny)2/(ny−1)\frac{\left(s_x^2/n_x +s_y^2/n_y\right)^2}{(s_x^2/n_x )^2/(n_x-1)+(s_y^2/n_y )^2/(n_y-1)} 웰치 …

10 hypothesis-testing  t-test  degrees-of-freedom