«type-i-and-ii-errors» 태그된 질문

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 

다양한 연구 기사에서 유형 I 오류가 (알파 값으로 표시) 설명되는 많은 경우를 보았습니다. 나는 연구원이 힘 또는 타입 II 오류를 고려하는 경우는 드물다. 유형 II 오류가 큰 문제 일 수 있습니까? 우리는 대체 가설이 실제로 거짓 일 때 우연히 거부했다. 베타 값 대신 알파 값이 강조되는 이유는 무엇입니까? 첫해 통계를봤을 …

10 hypothesis-testing  type-i-and-ii-errors 

Sokal and Rohlf (3e)의 Biometry 책을 사용하여 통계를 배우려고합니다. 이것은 5 장의 연습으로 확률, 이항 분포 및 포아송 분포를 다룹니다. 이 질문에 대한 답변을 얻을 수있는 공식이 있다는 것을 알고 있습니다 : 그러나이 식은이 본문에 없습니다. 확률, 원하는 신뢰 수준 및 이항 분포 만 알고 샘플 크기를 계산하는 방법을 알고 …

10 self-study  binomial  proportion  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

중재 변수 (예 : 성별)를 기준으로 두 그룹의 표본에 대해 회귀 분석을 수행했습니다. 한 세트에서 회귀의 유의성이 손실되고 다른 세트에는 남아 있는지 여부를 확인하여 중재 효과에 대한 간단한 테스트를 수행하고 있습니다. Q1 : 위의 방법이 유효합니까? Q2 : 제 연구의 신뢰 수준은 95 %로 설정되었습니다. 한 그룹의 경우 회귀는 .000에서 …

9 regression  type-i-and-ii-errors  interaction