Questions marquées «equivalence»

Une étude d'équivalence est conçue pour vérifier si un traitement est presque égal ou «équivalent» à un autre.

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Pourquoi les statisticiens disent-ils qu'un résultat non significatif signifie «vous ne pouvez pas rejeter le zéro» plutôt que d'accepter l'hypothèse nulle?
Les tests statistiques traditionnels, tels que le test t à deux échantillons, visent à éliminer l'hypothèse selon laquelle il n'y a pas de différence entre une fonction de deux échantillons indépendants. Ensuite, nous choisissons un niveau de confiance et disons que si la différence de moyennes dépasse 95%, nous pouvons …
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Lorsque nous comparons des groupes sur des variables de contrôle, devrions-nous utiliser des tests d'équivalence?
Dans de nombreux articles qui traitent des traitements et des résultats, je vois des tableaux (généralement "tableau 1") de ce que l'on pourrait appeler des variables de nuisance (souvent des données démographiques, parfois des conditions médicales) avec des tests de signification et du texte tels que "les groupes étaient globalement …
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Existe-t-il une version de test d'équivalence simple du test de Kolmogorov – Smirnov?
Deux tests unilatéraux d'équivalence (TOST) ont-ils été élaborés pour le test de Kolmogorov-Smirnov afin de tester l'hypothèse nulle négativiste selon laquelle deux distributions diffèrent d'au moins un certain niveau spécifié par les chercheurs? Si ce n'est pas TOST, alors une autre forme de test d'équivalence? Nick Stauner souligne judicieusement que …
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Hypothèse nulle d'équivalence
Supposons que sont un simple échantillon aléatoire d'une distribution normale .X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, \, ... \, , X_n(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Je suis intéressé à faire le test d'hypothèse suivant: pour une constante donnée .H0:|μ|≤cH1:|μ|>c,H0:|μ|≤cH1:|μ|>c, H_0: | \mu| \le c \\ H_1: |\mu| > c, c>0c>0c > 0 Je pensais effectuer deux tests unilatéraux …
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Formule d'estimation de régression quantile
J'ai vu deux représentations différentes de l'estimateur de régression quantile qui sont Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi&lt;x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi&lt;xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid et Q(βq)=∑i=1nρq(yi−x′iβq),ρq(u)=ui(q−1(ui&lt;0))Q(βq)=∑i=1nρq(yi−xi′βq),ρq(u)=ui(q−1(ui&lt;0))Q(\beta_q) = \sum^{n}_{i=1} \rho_q (y_i - x'_i \beta_q), \hspace{1cm} \rho_q(u) = u_i(q - 1(u_i < 0 )) où …
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Pouvez-vous utiliser le test de Kolmogorov-Smirnov pour tester directement l'équivalence de deux distributions?
Il y a eu des discussions sur d'autres questions sur la façon dont on pourrait utiliser l'approche des deux tests unilatéraux (TOST) pour le test de Kolmogorov-Smirnov (KS), mais je me demandais s'il était possible d'utiliser directement la statistique de test pour montrer que deux les distributions étaient similaires? Si …
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