Questions marquées «small-sample»

Fait référence aux complications ou problèmes statistiques dus au manque de données. Si votre question concerne un petit échantillon par rapport au nombre de variables, veuillez utiliser la balise [underdetermined] à la place.

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Comment choisir entre le test t et le test non paramétrique, par exemple Wilcoxon dans de petits échantillons
Certaines hypothèses peuvent être vérifiées à l'aide du test t de Student (peut-être à l'aide de la correction de Welch pour les variances inégales dans le cas à deux échantillons), ou par un test non paramétrique comme le test de Wilcoxon apparié signé, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney U, ou le …
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Comment effectuer le test t de Student en ne connaissant que la taille de l'échantillon, la moyenne de l'échantillon et la moyenne de la population?
Le test ttt Student nécessite l'écart type de l'échantillon . Cependant, comment puis-je calculer pour lorsque seules la taille et la moyenne de l'échantillon sont connues?ssssss Par exemple, si la taille de l'échantillon est de et la moyenne de l'échantillon est de , j'essaierai alors de créer une liste de …
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Comment faire face à l'analyse des données exploratoires et au dragage des données dans les études en petits échantillons?
L'analyse exploratoire des données (EDA) conduit souvent à explorer d'autres «pistes» qui n'appartiennent pas nécessairement à l'ensemble initial d'hypothèses. Je suis confronté à une telle situation dans le cas d'études avec une taille d'échantillon limitée et beaucoup de données collectées à travers différents questionnaires (données socio-démographiques, échelles neuropsychologiques ou médicales …
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Utilisation du bootstrap sous H0 pour effectuer un test de la différence de deux moyennes: remplacement au sein des groupes ou au sein de l'échantillon groupé
Supposons que j'ai des données avec deux groupes indépendants: g1.lengths <- c (112.64, 97.10, 84.18, 106.96, 98.42, 101.66) g2.lengths <- c (84.44, 82.10, 83.26, 81.02, 81.86, 86.80, 85.84, 97.08, 79.64, 83.32, 91.04, 85.92, 73.52, 85.58, 97.70, 89.72, 88.92, 103.72, 105.02, 99.48, 89.50, 81.74) group = rep (c ("g1", "g2"), c …
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