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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Comparaison de deux résultats d'exactitude de classificateur pour la signification statistique avec le test t
Je veux comparer l'exactitude de deux classificateurs pour la signification statistique. Les deux classificateurs sont exécutés sur le même ensemble de données. Cela m'amène à croire que je devrais utiliser un test t à échantillon unique d'après ce que j'ai lu . Par exemple: Classifier 1: 51% accuracy Classifier 2: …
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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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Puis-je ignorer les coefficients des niveaux de facteurs non significatifs dans un modèle linéaire?
Après avoir demandé des éclaircissements sur les coefficients du modèle linéaire ici, j'ai une question de suivi concernant les coefficients de niveaux de facteur non significatifs (valeur p élevée). Exemple: si mon modèle linéaire comprend un facteur à 10 niveaux et que seulement 3 de ces niveaux ont des valeurs …
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