Un test pour comparer la moyenne de deux échantillons, ou la moyenne d'un échantillon (ou même des estimations de paramètres) avec une valeur spécifiée; également connu sous le nom de "Student t-test" d'après le pseudonyme de son inventeur.
Supposons que j'ai deux groupes de données, étiquetés A et B (contenant chacun par exemple 200 échantillons et 1 fonction), et je veux savoir s'ils sont différents. Je pourrais: a) effectuer un test statistique (par exemple un test t) pour voir s'ils sont statistiquement différents. b) utiliser l'apprentissage automatique supervisé …
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
Est-il possible pour l' ANOVA unidirectionnelle (avec groupes ou "niveaux") de signaler une différence significative lorsqu'aucun des tests t par paire ne le fait?N> 2N>2N>2N(N−1)/2N(N-1)/2N(N-1)/2 Dans cette réponse, @whuber a écrit: Il est bien connu qu'un test ANOVA F global peut détecter une différence de moyennes même dans les cas …
Sur la base de la précision estimée de la classification, je veux tester si un classificateur est statistiquement meilleur sur un ensemble de base qu'un autre classificateur. Pour chaque classificateur, je sélectionne un échantillon de formation et de test au hasard dans l'ensemble de base, j'entraîne le modèle et teste …
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
Un enquêteur souhaite produire une analyse combinée de plusieurs ensembles de données. Dans certains ensembles de données, il existe des observations appariées pour les traitements A et B. Dans d'autres, il existe des données A et / ou B non appariées. Je recherche une référence pour une adaptation du test …
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 …
Il s'agit d'une question complémentaire à ce que Frank Harrell a écrit ici : D'après mon expérience, la taille d'échantillon requise pour que la distribution t soit précise est souvent plus grande que la taille d'échantillon à portée de main. Le test de rang signé de Wilcoxon est extrêmement efficace …
En lisant les CV de tous les temps, je suis tombé sur une déclaration que je voudrais clarifier. Ceci est le poste et ma question se réfère aux remarques finales: "Je dois noter que toutes les connaissances que je viens de transmettre sont quelque peu obsolètes; maintenant que nous avons …
J'ai lu que le test t est "raisonnablement robuste" lorsque les distributions des échantillons s'écartent de la normalité. Bien sûr, c'est la distribution d'échantillonnage des différences qui est importante. J'ai des données pour deux groupes. L'un des groupes est fortement asymétrique sur la variable dépendante. La taille de l'échantillon est …
Dans le prolongement de cette question : imaginez que vous souhaitez tester les différences de tendance centrale entre deux groupes (par exemple, hommes et femmes) sur un item de Likert en 5 points (par exemple, satisfaction à l'égard de la vie: insatisfait à satisfait). Je pense qu'un test t serait …
(MISE À JOUR: J'ai plongé plus profondément dans cela et j'ai publié les résultats ici ) La liste des tests statistiques nommés est énorme. De nombreux tests courants reposent sur l'inférence de modèles linéaires simples, par exemple, un test t à un échantillon est simplement y = β + ε …
SPSS utilise le test de Levene pour évaluer l'homogénéité des variances dans la procédure de test t de groupe indépendant. Pourquoi le test de Levene est-il meilleur qu'un simple rapport F du rapport des variances des deux groupes?
Dans R, quand j'ai un (généralisé) modèle linéaire ( lm, glm, gls, glmm, ...), comment tester le coefficient (pente de régression) contre toute autre valeur que 0? Dans le résumé du modèle, les résultats du test t du coefficient sont automatiquement rapportés, mais uniquement pour comparaison avec 0. Je veux …
Supposons que j'ai 20 souris. J'appaire les souris d'une manière ou d'une autre, de sorte que j'obtienne 10 paires. Aux fins de cette question, il pourrait s'agir d'un appariement aléatoire, OU il pourrait s'agir d'un appariement sensé, comme essayer d'associer des souris de la même portée, du même sexe, avec …
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