Questions marquées «hypothesis-testing»

Les tests d'hypothèse évaluent si les données sont incompatibles avec une hypothèse donnée plutôt que d'être un effet de fluctuations aléatoires.

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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Test de différence significative dans les ratios de variables aléatoires normalement distribuées
Lié à l' analyse des ratios de variables et comment paramétrer le ratio de deux variables normalement distribuées, ou l'inverse d'une? . Supposons que je dispose d'un certain nombre d'échantillons provenant de quatre distributions aléatoires continues différentes, que nous pouvons tous supposer être à peu près normales. Dans mon cas, …
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Quelle pourrait être une définition claire et pratique d'une «famille d'hypothèses» (en ce qui concerne le taux d'erreur par famille)?
Lorsque j'essaie d'évaluer ce qui constitue une famille d'hypothèses dans une expérience / un projet / une analyse, j'ai trouvé "similaires dans leur objectif" et "similaires dans leur contenu" donnés comme lignes directrices pour délimiter les familles, mais celles-ci laissent beaucoup de place à l'interprétation ( Pour dire le moins). …
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Comment effectuer plusieurs tests chi carré post-hoc sur une table 2 X 3?
Mon ensemble de données comprend la mortalité totale ou la survie d'un organisme sur trois types de sites: côtier, médian et extracôtier. Les nombres dans le tableau ci-dessous représentent le nombre de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Je voudrais savoir si …
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Quelles sont les différences pratiques et d'interprétation entre les alternatives et la régression logistique?
Une question récente sur les alternatives à la régression logistique dans R a donné une variété de réponses, y compris randomForest, gbm, rpart, bayesglm et des modèles additifs généralisés. Quelles sont les différences pratiques et d'interprétation entre ces méthodes et la régression logistique? Quelles hypothèses font-ils (ou ne font-elles pas) …
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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Comment tester si les pentes du modèle linéaire sont égales à une valeur fixe?
Supposons que nous ayons un modèle de régression linéaire simple et que nous tester l'hypothèse nulle rapport à l'alternative générale.Z=aX+bYZ=aX+bYZ = aX + bYH0:a=b=12H0:a=b=12H_0: a=b=\frac{1}{2} Je pense que l'on peut utiliser l'estimation de et et appliquer en outre un test pour obtenir l'intervalle de confiance autour de . Est-ce correct?a^a^\hat{a}SE(a^)SE(a^)SE(\hat{a})ZZZ1212\frac{1}{2} …
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Comparaison de deux algorithmes génétiques
J'ai deux implémentations d'un algorithme génétique qui sont censées se comporter de manière équivalente. Cependant, en raison de restrictions techniques qui ne peuvent être résolues, leur sortie n'est pas exactement la même, étant donné la même entrée. Je voudrais quand même montrer qu'il n'y a pas de différence de performance …
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Tests d'hypothèses. Pourquoi centrer la distribution d'échantillonnage sur H0?
Une valeur de p est la probabilité d'obtenir une statistique au moins aussi extrême que celle observée dans les données d'échantillon en supposant que l'hypothèse nulle ( ) est vraie.H0H0H_0 Graphiquement, cela correspond à l'aire définie par la statistique de l'échantillon sous la distribution d'échantillonnage que l'on obtiendrait en supposant …
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