Questions marquées «p-value»

Dans les tests d'hypothèses fréquentistes, p-value est la probabilité d'un résultat aussi extrême (ou plus) que le résultat observé, sous l'hypothèse que l'hypothèse nulle est vraie.

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Le carré
Il semble que je me sois trompé en essayant de comprendre si une valeur carré a également une valeur .rrrppp Si je comprends bien, en corrélation linéaire avec un ensemble de points de données rrr peut avoir une valeur allant de −1−1-1 à 111 et cette valeur, quelle qu'elle soit, …
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Vous avez mal compris une valeur P?
J'ai donc beaucoup lu sur la façon d'interpréter correctement une valeur P, et d'après ce que j'ai lu, la valeur p ne dit RIEN sur la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie ou fausse. Cependant, lors de la lecture de la déclaration suivante: La valeur p représente la probabilité de …
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Expliquer les tests bilatéraux
Je cherche différentes façons d'expliquer à mes élèves (dans un cours de statistique élémentaire) ce qu'est un test bilatéral et comment sa valeur P est calculée. Comment expliquez-vous à vos élèves le test bilatéral ou unilatéral?
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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Valeurs de p égales à 0 dans le test de permutation
J'ai deux jeux de données et je voudrais savoir s'ils sont significativement différents ou non (cela vient de " Deux groupes sont significativement différents? Test à utiliser "). J'ai décidé d'utiliser un test de permutation, en procédant comme suit dans R: permutation.test <- function(coding, lncrna) { coding <- coding[,1] # …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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