Nel test di ipotesi del frequentista, il valore è la probabilità di un risultato estremo (o superiore) rispetto al risultato osservato, presupponendo che l'ipotesi nulla sia vera.
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Qualcuno può offrire una spiegazione breve e concisa sul perché non è una buona idea insegnare agli studenti che un valore p è il prob (i loro risultati sono dovuti al caso [casuale]). La mia comprensione è che un valore p è il prob (ottenere dati più estremi | l'ipotesi …
Notizie riportano che il CERN annuncerà domani che il bosone di Higgs è stato rilevato sperimentalmente con prove 5 . Secondo tale articolo:σσ\sigma 5 equivale a una probabilità del 99,9994% che i dati rilevati dai rilevatori CMS e ATLAS non siano solo rumore casuale - e una probabilità dello 0,00006% …
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 …
Poiché si possono calcolare gli intervalli di confidenza per i valori p e poiché l'opposto della stima dell'intervallo è la stima puntuale: il valore p è una stima puntuale?
Proporrò questa domanda per mezzo di un esempio. Supponiamo di avere un set di dati, come il set di dati sui prezzi delle case di Boston, in cui ho variabili continue e categoriche. Qui abbiamo una variabile di "qualità", da 1 a 10, e il prezzo di vendita. Posso separare …
Ho letto valori , tassi di errore di tipo 1, livelli di significatività, calcoli di potenza, dimensioni degli effetti e dibattito Fisher vs Neyman-Pearson. Questo mi ha lasciato un po 'sopraffatto. Mi scuso per il muro di testo, ma ho ritenuto necessario fornire una panoramica della mia attuale comprensione di …
Ho avuto una discussione con uno statistico nel 2009 in cui ha affermato che il valore esatto di un valore p è irrilevante: l'unica cosa importante è se è significativo o meno. Cioè un risultato non può essere più significativo di un altro; i tuoi campioni, ad esempio, provengono dalla …
Johansson (2011) in " Salve l'impossibile: valori p, prove e probabilità " (qui c'è anche un link al diario ) afferma che valori inferiori sono spesso considerati prove più forti contro il nulla. Johansson implica che le persone considererebbero le prove contro il nulla più forti se il loro test …
A volte nei rapporti includo un disclaimer sui valori di p e altre statistiche inferenziali che ho fornito. Dico che dal momento che il campione non era casuale, tali statistiche non si sarebbero applicate rigorosamente. La mia formulazione specifica è di solito riportata in una nota a piè di pagina: …
Sto tentando di scrivere una serie di post sul blog sui valori-p e ho pensato che sarebbe stato interessante tornare a dove tutto ha avuto inizio, che sembra essere il documento di Pearson del 1900. Se hai familiarità con quel documento, ti ricorderai che questo copre i test di bontà …
Ho cercato di capire come il False Discovery Rate (FDR) dovrebbe informare le conclusioni del singolo ricercatore. Ad esempio, se il tuo studio è sottodimensionato, dovresti scartare i risultati anche se sono significativi a α=.05α=.05\alpha = .05 ? Nota: sto parlando della FDR nel contesto dell'esame dei risultati di più …
Pur derivando formalmente l'intervallo di confidenza di una stima, ho finito con una formula che ricorda molto da vicino il modo in cui viene calcolato il valore .ppp Quindi la domanda: sono formalmente equivalenti? Vale a dire che rifiuta un'ipotesi con un valore critico equivalente a non appartenente all'intervallo di …
Un singolo test statistico può fornire la prova che l'ipotesi nulla (H0) è falsa e quindi l'ipotesi alternativa (H1) è vera. Ma non può essere usato per mostrare che H0 è vero perché non si respinge H0 non significa che H0 è vero. Ma supponiamo che tu abbia la possibilità …
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
Uso il pacchetto "boot" per calcolare un valore p approssimativo con avvio parziale su 2 lati ma il risultato è troppo lontano dal valore p dell'uso di t.test. Non riesco a capire cosa ho fatto di sbagliato nel mio codice R. Qualcuno può darmi un suggerimento per questo time = …
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