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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Qual è la connessione tra regioni credibili e test di ipotesi bayesiana?
Nelle statistiche del frequentista, esiste una stretta connessione tra intervalli di confidenza e test. Usando l'inferenza su nella distribuzione come esempio, l' intervallo di confidenza contiene tutti i valori di che non sono rifiutati dal test al livello di significatività .μμ\muN ( μ , σ2)N(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2)1 - α1−α1-\alphaX¯± tα / …
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Perché i miei valori p differiscono tra l'output di regressione logistica, il test chi-quadrato e l'intervallo di confidenza per l'OR?
Ho costruito una regressione logistica in cui la variabile di risultato viene curata dopo aver ricevuto il trattamento ( Curevs. No Cure). Tutti i pazienti in questo studio hanno ricevuto un trattamento. Sono interessato a vedere se il diabete è associato a questo risultato. In R il mio output di …
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Il valore p è essenzialmente inutile e pericoloso da usare?
Questo articolo " The Odds, continuamente aggiornato" dal NY Times è successo per attirare la mia attenzione. Per essere brevi, afferma che [Le statistiche bayesiane] si stanno rivelando particolarmente utili per affrontare problemi complessi, comprese ricerche come quella che la Guardia Costiera ha usato nel 2013 per trovare il pescatore …
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Interpretazione del valore p nel test di ipotesi
Di recente mi sono imbattuto nel saggio "The Insignificance of Null Hypothesis Significance Testing", Jeff Gill (1999) . L'autore ha sollevato alcune idee sbagliate comuni riguardo al test di ipotesi e ai valori p, sui quali ho due domande specifiche: Il valore p è tecnicamente , che, come sottolineato dal …
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Giustificazione del test di ipotesi a una coda
Capisco il test di ipotesi a due code. Hai (vs. H 1 = ¬ H 0 : θ ≠ θ 0 ). Il valore p è la probabilità che θ generi dati almeno estremi di quanto osservato.H0:θ=θ0H0:θ=θ0H_0 : \theta = \theta_0H1=¬H0:θ≠θ0H1=¬H0:θ≠θ0H_1 = \neg H_0 : \theta \ne \theta_0pppθθ\theta Non capisco …
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Contraddizione significativa nella regressione lineare: test t significativo per un coefficiente vs statistica F complessiva non significativa
Sto adattando un modello di regressione lineare multipla tra 4 variabili categoriali (con 4 livelli ciascuna) e un output numerico. Il mio set di dati ha 43 osservazioni. La regressione mi fornisce i seguenti valori dal test per ogni coefficiente di pendenza: . Pertanto, il coefficiente per il 4 ° …
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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comprensione del valore p
So che ci sono molti materiali che spiegano il valore p. Tuttavia, il concetto non è facile da comprendere saldamente senza ulteriori chiarimenti. Ecco la definizione di p-value da Wikipedia: Il valore p è la probabilità di ottenere una statistica test almeno estrema quanto quella effettivamente osservata, supponendo che l'ipotesi …
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