Questions marquées «statistical-significance»

La signification statistique fait référence à la probabilité que, si, dans la population à partir de laquelle cet échantillon était tiré, le véritable effet était 0 (ou une valeur hypothétique), une statistique de test aussi extrême ou plus extrême que celle obtenue dans l'échantillon aurait pu se produire.

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Quelle est la bonne façon de tester la signification des résultats de la classification
Il existe de nombreuses situations où vous pouvez former plusieurs classificateurs différents ou utiliser plusieurs méthodes d'extraction de fonctionnalités différentes. Dans la littérature, les auteurs donnent souvent l'erreur de classification moyenne sur un ensemble de divisions aléatoires des données (c'est-à-dire après une validation croisée doublement imbriquée), et donnent parfois aussi …
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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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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Confusion avec taux de fausses découvertes et tests multiples (sur Colquhoun 2014)
J'ai lu ce grand article de David Colquhoun: Une enquête sur le taux de fausses découvertes et la mauvaise interprétation des valeurs de p (2014). En substance, il explique pourquoi le taux de fausses découvertes (FDR) peut atteindre même si nous contrôlons l'erreur de type I avec .30%30%30\%α=0.05α=0.05\alpha=0.05 Cependant, je …
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Sur le test exact de Fisher: Quel test aurait été approprié si la dame n'avait pas connu le nombre de tasses de lait en premier?
Dans la célèbre expérience de dégustation de thé par RA Fisher, la dame est informée du nombre de tasses de lait d'abord / de thé d'abord (4 pour chacune des 8 tasses). Cela respecte l'hypothèse totale marginale fixe du test exact de Fisher. J'imaginais faire ce test avec mon ami, …
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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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