Domande taggate «statistical-significance»

Il significato statistico si riferisce alla probabilità che, se, nella popolazione da cui è stato tratto questo campione, il vero effetto fosse 0 (o un valore ipotizzato) una statistica di test estrema o più estrema di quella ottenuta nel campione avrebbe potuto verificarsi.

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A parte Durbin-Watson, quali test di ipotesi possono produrre risultati inconcludenti?
La statistica del test di Durbin-Watson può trovarsi in una regione inconcludente, dove non è possibile né rifiutare né rifiutare l'ipotesi nulla (in questo caso, di autocorrelazione zero). Quali altri test statistici possono produrre risultati "inconcludenti"? Esiste una spiegazione generale (agitando la mano va bene) per quale motivo questa serie …
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Perché errori non distribuiti normalmente compromettono la validità delle nostre dichiarazioni di significatività?
C'è un presupposto di normalità quando si tratta di considerare i modelli OLS e cioè che gli errori devono essere normalmente distribuiti. Ho navigato in Cross Validated e sembra che Y e X non debbano essere normali affinché gli errori siano normali. La mia domanda è: perché quando abbiamo errori …
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Come posso incorporare un valore anomalo innovativo all'osservazione 48 nel mio modello ARIMA?
Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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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Come confrontare l'accuratezza di due diversi modelli usando un significato statistico
Sto lavorando alla previsione di serie storiche. Ho due insiemi di dati D1={x1,x2,....xn}D1={x1,x2,....xn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} e D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2={xn+1,xn+2,xn+3,....,xn+k}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., x_n+k\} . Ho tre modelli di previsione: M1,M2,M3M1,M2,M3M1, M2, M3 . Tutti questi modelli sono addestrati usando campioni nel set di datiD1D1D1 e le loro prestazioni sono misurate usando i campioni nel …
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Soglia per il coefficiente di correlazione per indicare la significatività statistica di una correlazione in una matrice di correlazione
Ho calcolato una matrice di correlazione di un set di dati che contiene 455 punti dati, ogni punto dati contenente 14 caratteristiche. Quindi la dimensione della matrice di correlazione è 14 x 14. Mi chiedevo se esiste una soglia per il valore del coefficiente di correlazione che sottolinea che esiste …
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