Questions marquées «type-i-and-ii-errors»

Type I: rejet de l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie. Type II: ne pas rejeter l'hypothèse nulle lorsque l'alternative est vraie.

1
R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
1
Déterminer la taille de l'échantillon avec une proportion et une distribution binomiale
J'essaie d'apprendre quelques statistiques en utilisant le livre, Biometry by Sokal and Rohlf (3e). Il s'agit d'un exercice du 5ème chapitre qui couvre la probabilité, la distribution binomiale et la distribution de Poisson. Je me rends compte qu'il existe une formule pour produire une réponse à cette question: Cependant, cette …
1
Faible taille d'échantillon: LR vs F - test
Certains d'entre vous ont peut-être lu ce bel article: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Ne pas enregistrer les données de comptage de transformation. Méthodes en écologie et évolution 1: 118-122. Klick . Actuellement, je compare des modèles binomiaux négatifs avec des modèles gaussiens sur des données transformées. Contrairement à O'Hara …
2
La valeur de p est-elle également le taux de fausses découvertes?
Dans http://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing), il indique Par exemple, si nous avons une valeur de p de 0,05 et que nous concluons qu'elle est significative, la probabilité d'une fausse découverte est, par définition, de 0,05. Ma question: j'ai toujours pensé que la fausse découverte est une erreur de type I, qui est égale …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.