Questions marquées «t-test»

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.

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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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Comment tester les différences entre deux moyennes de groupe lorsque les données ne sont pas normalement distribuées?
Je vais éliminer tous les détails biologiques et les expériences et citer juste le problème et ce que j'ai fait statistiquement. Je voudrais savoir si c'est son droit, et sinon, comment procéder. Si les données (ou mon explication) ne sont pas assez claires, je vais essayer de mieux expliquer en …
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Une transformation de journal est-elle une technique valide pour tester les données non normales?
En examinant un article, les auteurs déclarent que «les variables de résultats continus présentant une distribution asymétrique ont été transformées, en utilisant les logarithmes naturels, avant que les tests t ne soient effectués pour satisfaire aux hypothèses préalables de normalité». Est-ce une façon acceptable d'analyser des données non normales, en …
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test t sur des données très biaisées
J'ai un ensemble de données avec des dizaines de milliers d'observations de données sur les coûts médicaux. Ces données sont fortement asymétriques vers la droite et comportent de nombreux zéros. Il ressemble à ceci pour deux ensembles de personnes (dans ce cas, deux tranches d'âge avec> 3000 obs chacune): Min. …
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La «statistique de test» est-elle une valeur ou une variable aléatoire?
Je suis un étudiant qui suit maintenant mon premier cours de statistique. Je suis confus par le terme «statistique de test». Dans ce qui suit (je l'ai vu dans certains manuels), semble être une valeur spécifique calculée à partir d'un échantillon spécifique. tttt=x¯¯¯−μ0s/n−−√t=x¯−μ0s/n t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} Cependant, dans …
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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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