«z-statistic» 태그된 질문

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로지스틱 회귀 분석에 대한 Wald 테스트
내가 로지스틱 회귀와 관련하여 Wald 검정을 이해하는 한 특정 예측 변수 가 유의 한지 여부를 결정하는 데 사용됩니다 . 해당 계수의 귀무 가설이 0임을 거부합니다.엑스XX 테스트는 계수 값을 표준 오차 로 나누는 것으로 구성됩니다 .σσ\sigma 내가 혼란스러워하는 것은 가 Z 점수로도 알려져 있으며 주어진 관측치가 정규 분포 (평균 0)에서 발생할 …

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A / B 테스트 : Z- 테스트 vs T- 테스트 vs 카이 제곱 vs 피셔 정확한 테스트
간단한 A / B 테스트를 처리 할 때 특정 테스트 방식을 선택하여 추론을 이해하려고합니다 (예 : 이진 응답이있는 두 가지 변형 / 그룹 (변환 여부)) 예를 들어 아래 데이터를 사용합니다. Version Visits Conversions A 2069 188 B 1826 220 최고 응답 여기가 대단한 및 z, t 및 카이 제곱 테스트에 …

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엣지 케이스의 정밀도 및 리콜에 대한 올바른 값은 무엇입니까?
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 

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터무니없이 큰 Z 점수와 관련된 확률을 계산하는 방법은 무엇입니까?
네트워크 모티프 감지를위한 소프트웨어 패키지는 엄청나게 높은 Z- 점수를 반환 할 수 있습니다. 이 Z- 점수가 가짜임을 보여줄 계획입니다. 거대한 Z- 점수는 매우 낮은 관련 확률에 해당합니다. 관련 확률의 값은 예를 들어 최대 6의 Z- 점수에 대한 정규 분포 위키 백과 페이지 (및 아마도 모든 통계 교과서)에 제공됩니다. 질문 : …

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Z- 점수와 p- 값의 차이점은 무엇입니까?
네트워크 모티프 알고리즘에서 통계에 대해 p- 값 과 Z- 점수 를 모두 반환하는 것이 일반적입니다 . "입력 네트워크에 하위 그래프 G의 X 복사본이 포함되어 있습니다." 서브 그래프는 만족할 경우 주제로 간주 p- 값 <A, Z- 점수> B 및 X> C, 일부 사용자 정의 (또는 커뮤니티 정의) A, B 및 C …

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Anova ()와 drop1 ()이 GLMM에 다른 답변을 제공 한 이유는 무엇입니까?
GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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