Domande taggate «power»

È una proprietà di un metodo di verifica delle ipotesi: la probabilità di respingere l'ipotesi nulla dato che è falsa, ovvero la probabilità di non commettere un errore di tipo II. La potenza di un test dipende dalla dimensione del campione, dalla dimensione dell'effetto e dal livello di significatività ( ) del test. α

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Calcoli di potenza / dimensione del campione per lo studio dei biomarcatori
Abbiamo un potenziale biomarcatore per prevedere se un paziente ha il cancro o meno. Il risultato del test biomarker è binario positivo o negativo. Vogliamo avere un'idea della quantità di pazienti che devono essere testati per determinare se questo biomarcatore è un buon predittore o meno. Dalla lettura su Internet …
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Come giustificare rigorosamente i tassi di errore falsi positivi / falsi negativi scelti e il rapporto di costo sottostante?
Contesto Un gruppo di scienziati e statistici sociali ( Benjamin et al., 2017 ) ha recentemente suggerito che il tipico tasso di falsi positivi ( = .05) usato come soglia per determinare "significatività statistica" deve essere adeguato a una soglia più conservativa ( = .005). Un gruppo in competizione di …
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Perché il test F nei modelli lineari gaussiani è più potente?
Per un modello lineare gaussiano Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)} \right). Come possiamo sapere che questa statistica fornisce il test più potente per (forse dopo aver scartato casi particolari insoliti)? Ciò non deriva …
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Quali sono le proprietà statistiche "desiderabili" del test del rapporto di verosimiglianza?
Sto leggendo un articolo il cui metodo è completamente basato sul test del rapporto di verosimiglianza. L'autore afferma che il test LR contro alternative a una facciata è UMP. Procede sostenendolo "... anche quando [il test LR] non può essere dimostrato essere uniformemente più potente, il test LR ha spesso …
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