Domande taggate «hypothesis-testing»

Il test di ipotesi valuta se i dati sono incoerenti con una determinata ipotesi piuttosto che essere un effetto di fluttuazioni casuali.

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Test per differenze significative nei rapporti tra variabili casuali normalmente distribuite
In relazione al Analizzando rapporti di variabili e Come parametrizzare il rapporto di due variabili normalmente distribuite, o l'inverso di quello? . Supponiamo che io abbia un numero di campioni provenienti da quattro diverse distribuzioni casuali continue, che possiamo supporre essere approssimativamente normali. Nel mio caso, questi corrispondono ad alcune …

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Quale potrebbe essere una definizione chiara e pratica per una "famiglia di ipotesi" (rispetto al tasso di errore familiare)?
Quando ho cercato di valutare ciò che costituisce una famiglia di ipotesi all'interno di un esperimento / progetto / analisi, ho trovato "simili nello scopo" e "simili nei contenuti" forniti come linee guida per la delimitazione delle famiglie, ma queste lasciano molto aperte all'interpretazione ( per non dire altro). Sembra …





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Come eseguire più test chi-quadrato post-hoc su un tavolo 2 X 3?
Il mio set di dati comprende la mortalità totale o la sopravvivenza di un organismo in tre tipi di siti: costiera, midchannel e offshore. I numeri nella tabella seguente rappresentano il numero di siti. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Vorrei sapere se …


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Calcola la curva ROC per i dati
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 


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Confronto tra due algoritmi genetici
Ho due implementazioni di un algoritmo genetico che dovrebbero comportarsi in modo equivalente. Tuttavia, a causa di restrizioni tecniche che non possono essere risolte, il loro output non è esattamente lo stesso, dato lo stesso input. Mi piacerebbe comunque dimostrare che non vi è alcuna differenza significativa nelle prestazioni. Ho …

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confronto di gruppi in modelli FE di misure ripetute, con un componente di errore nidificato, stimato utilizzando plm
Ho stimato alcune misure ripetute Modelli di effetti fissi, con un componente di errore nidificato, basato su variabili di raggruppamento, ovvero modelli non nidificati, utilizzando plm. Ora sono interessato a verifica se i modelli completi sono significativamente diversi, ad es Ho:βFe m a l e=βMa l eHo:βFemun'le=βMun'leH_o: \beta_{Female} = \beta_{Male} …

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