Beim Testen von Hypothesen wird bewertet, ob Daten nicht mit einer bestimmten Hypothese übereinstimmen, anstatt auf zufällige Schwankungen zurückzuführen zu sein.
Dies ist eindeutig nur eine Frage der Definition oder Konvention und hat praktisch kaum Bedeutung. Wenn αα\alpha auf seinen traditionellen Wert von 0,05 eingestellt ist, wird ein Wert von 0,0500000000000 als statistisch signifikant angesehen oder nicht? Wird die Regel zur Definition der statistischen Signifikanz normalerweise als oder ?p < α …
Ich arbeite derzeit an einem Projekt, in dem ich Zufallswerte mithilfe von quasi-zufälligen Punktmengen mit geringer Diskrepanz generiere , z. B. Halton- und Sobol-Punktmengen. Dies sind im Wesentlichen ddd dimensionale Vektoren, die eine ddd dimensionale einheitliche (0,1) Variable imitieren , jedoch eine bessere Streuung aufweisen. Theoretisch sollen sie dazu beitragen, …
Als jemand, der statistische Kenntnisse benötigt, aber kein ausgebildeter Statistiker ist, würde ich es hilfreich finden, ein Flussdiagramm (oder eine Art Entscheidungsbaum) zu haben, das mir bei der Auswahl des richtigen Ansatzes zur Lösung eines bestimmten Problems (z. B. "do you") hilft Benötigen Sie dies und das und das und …
Ich sehe dieses berühmte Zitat überall, verstehe den hervorgehobenen Teil jedoch nicht jedes Mal. Ein Mann, der eine Hypothese aus Gewohnheitsgründen provisorisch ablehnt, wenn die Signifikanz bei 1% oder höher liegt, wird mit Sicherheit in nicht mehr als 1% solcher Entscheidungen falsch liegen. Denn wenn die Hypothese richtig ist, wird …
Kann jemand eine ausführliche (und klare) Erklärung geben, was ihre "Schwere" bedeutet (ist es nicht nur die Potenzfunktion, die bei verschiedenen Abweichungen als Nullhypothese bewertet wird?) Und wie sie allgemein in die statistische Testliteratur passt?
Ich verstehe das Verfahren und was es steuert. Wie lautet also die Formel für den angepassten p-Wert in der BH-Prozedur für Mehrfachvergleiche? In diesem Moment wurde mir klar, dass das ursprüngliche BH keine angepassten p-Werte produziert, sondern nur die (nicht-) Ablehnungsbedingung angepasst hat: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth hat 2002 ohnehin …
Soweit ich weiß, ist die Variablenauswahl basierend auf p-Werten (zumindest im Regressionskontext) stark fehlerhaft. Es sieht so aus, als ob die Variablenauswahl basierend auf AIC (oder ähnlichem) auch von einigen aus ähnlichen Gründen als fehlerhaft angesehen wird, obwohl dies ein wenig unklar erscheint (siehe z. B. meine Frage und einige …
Allgemeiner Konsens zu einer ähnlichen Frage: Ist es falsch, die Ergebnisse als "hoch signifikant" zu bezeichnen? ist, dass "hoch signifikant" eine gültige, wenn auch unspezifische Methode ist, um die Stärke einer Assoziation zu beschreiben, deren p-Wert weit unter Ihrer voreingestellten Signifikanzschwelle liegt. Wie sieht es jedoch mit der Beschreibung von …
Ich habe Daten darüber, wie viele Benutzer wie viele Fragen posten. Beispielsweise, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... Dies bedeutet, dass 2 Benutzer jeweils 100 Fragen, 9 Benutzer jeweils 10 Fragen usw. stellten. Wie kann ich also feststellen, ob die UserCount, QuestionCountVerteilung einem Potenzgesetz folgt? Ich …
Ich habe über Student's T-Test gelesen, aber es scheint zu funktionieren, wenn wir davon ausgehen können, dass die ursprünglichen Distributionen normal verteilt sind. In meinem Fall sind sie definitiv nicht. Muss ich 13^2Tests durchführen , wenn ich 13 Distributionen habe ?
Intro: Nachdem ich die Aufmerksamkeit zur Kenntnis genommen habe, die heute von dieser Frage erhalten wurde: " Kann ANOVA signifikant sein, wenn keiner der paarweisen t-Tests signifikant ist? " . Eine Vielzahl von inkongruenten Ergebnissen (zum Nennwert) kann auftreten, wenn die statistische Signifikanz als einfache Dichotomie aufgefasst und auf der …
Ich habe gehört, dass es keine gute Idee ist, einen statistischen Test anhand des Ergebnisses eines anderen zu wählen. Das kommt mir allerdings komisch vor. Beispielsweise wird häufig ein nicht parametrischer Test verwendet, wenn ein anderer Test darauf hinweist, dass die Residuen nicht normal verteilt sind. Dieser Ansatz scheint ziemlich …
Diese beiden Funktionen existieren in R, aber ich kenne ihre Unterschiede nicht. Es scheint, dass sie nur dieselben p-Werte zurückgeben, wenn sie wilcox.testmit correct=FALSEund wilcox_test(im Münzpaket) mit aufrufen distribution="aymptotic". Für andere Werte geben sie andere p-Werte zurück. Gibt außerdem wilcox.testimmer W = 0 für meinen Datensatz zurück, unabhängig von den …
Während des Studiums für meinen Statistikkurs habe ich versucht, den Unterschied zwischen einseitigen und zweiseitigen Hypothesentests zu verstehen. Warum lehnt der einseitige Test die Null ab, der zweiseitige nicht? Ein Beispiel:
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