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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Test t robuste pour la moyenne
J'essaie de tester la valeur nulle , contre l'alternative locale E [ X ] > 0 , pour une variable aléatoire X , sujette à un biais léger à moyen et à un kurtosis de la variable aléatoire. À la suite des suggestions de Wilcox dans «Introduction to Robust Estimation …
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Comprendre le test t pour la régression linéaire
J'essaie de savoir comment effectuer des tests d'hypothèse sur une régression linéaire (l'hypothèse nulle étant sans corrélation). Chaque guide et page sur le sujet que je rencontre semble utiliser un test t. Mais je ne comprends pas ce que signifie réellement le test t pour la régression linéaire. Un test …
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Régression logistique ou test T?
Un groupe de personnes répond à une question. La réponse peut être "oui" ou "non". Le chercheur souhaite savoir si l'âge est associé au type de réponse. L'association a été évaluée en effectuant une régression logistique où l'âge est la variable explicative et le type de réponse (oui, non) est …
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La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Dois-je utiliser le test t sur des données très asymétriques? Preuve scientifique, s'il vous plaît?
J'ai des échantillons d'un ensemble de données très asymétrique (ressemblant à une distribution exponentielle) sur la participation des utilisateurs (par exemple: nombre de publications), qui ont des tailles différentes (mais pas moins de 200) et je veux comparer leur moyenne. Pour cela, j'utilise des tests t non appariés à deux …
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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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Explication des degrés de liberté non entiers dans le test t avec des variances inégales
La procédure SPSS t-Test rapporte 2 analyses lors de la comparaison de 2 moyennes indépendantes, une analyse avec des variances égales supposées et une avec des variances égales non supposées. Les degrés de liberté (df) lorsque des variances égales sont supposées sont toujours des valeurs entières (et égales n-2). Les …
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Test t d'échantillons indépendants: les données doivent-elles vraiment être distribuées normalement pour des échantillons de grande taille?
Disons que je veux tester si deux échantillons indépendants ont des moyens différents. Je sais que la distribution sous-jacente n'est pas normale . Si je comprends bien, ma statistique de test est la moyenne , et pour des échantillons suffisamment grands, la moyenne devrait devenir normalement distribuée même si les …
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