Beim Testen von Hypothesen wird bewertet, ob Daten nicht mit einer bestimmten Hypothese übereinstimmen, anstatt auf zufällige Schwankungen zurückzuführen zu sein.
Folgendes verstehe ich: p-Wert - Wahrscheinlichkeit, die beobachteten oder extremeren Ergebnisse zu finden, wenn die Nullhypothese (H0) einer Studienfrage wahr ist das heißt p-Wert . Wenn nun der p-Wert unter einem bestimmten Schwellenwert ( ) liegt, lehnen wir die Nullhypothese ab.= P.( e v i de n c e / …
Als Konvention haben wir viele Studien, deren Signifikanzniveau ist 0.050.050.05und eine Potenz von . Es ist jedoch äußerst selten, eine Studie zu finden, deren mit einer Potenz von .0.80.80.8α=0.2α=0.2\alpha = 0.20.950.950.95 Nach meinem Verständnis spielt das Signifikanzniveau nach Durchführung eines Experiments überhaupt keine Rolle, wenn das Ergebnis nicht signifikant ist, …
Kontext Stellen Sie sich das folgende Szenario für ein Unternehmen vor, das Waren online verkauft. Ein Benutzer kann mehrere Artikel (dh einen Warenkorb mit Artikeln) kaufen, von denen einige von besonderer Bedeutung sind und speziell verfolgt werden (nennen wir sie Sternartikel). Wir möchten eine Änderung in einem Algorithmus testen (z. …
Problem Ich habe Zeitreihendaten, die von einer Maschine über zwei nicht zusammenhängende Zeiträume generiert wurden - ungefähr einen Monat im Jahr 2016 und einen weiteren Monat im Jahr 2018. Von Domänenexperten wird angenommen, dass zu jedem Zeitpunkt Schritt eine beobachtete Variable Y ^ t durch einen anderen Satz beobachteter Variablen, …
In seinen Blog-Posts sagt Andrew Gelman, er sei kein Fan von Bayes'schen Hypothesentests (siehe hier: http://andrewgelman.com/2009/02/26/why_i_dont_like/ ), und wenn ich mich nicht falsch erinnere, denke ich, dass er sagt auch, dass das Testen von häufig auftretenden Hypothesen auch Mängel aufweist. Meine Frage ist: Können Sie Statistiken ohne Hypothesentest auch für …
Nehme an, dass Xi∼i.i.d.N(μ,σ2)Xi∼i.i.d.N(μ,σ2)X_i \stackrel{\mbox{i.i.d.}}{\sim} \mathcal{N} (\mu, \sigma^2), wo σ2σ2\sigma^2ist bekannt. Anhand dieser Daten möchten wir testen, obμ∈Qμ∈Q\mu \in \mathbb{Q}, das heißt, ob der Mittelwert μμ\mu ist eine rationale Zahl. Es scheint intuitiv klar zu sein, dass wir dies nicht tun können, da jedes Geräusch zu viel Geräusch sein wird. …
"P-Hacking", "Fischen" und "Garten der Gabelpfade", wie hier und hier erläutert , beschreiben einen explorativen Datenanalyse-ähnlichen Forschungsstil, der voreingenommene Schätzungen liefert. Wird das Testen von Modellannahmen (z. B. Normalität, Homoskedastizität in der Regression) unter Verwendung statistischer Tests für denselben Datensatz, der zur Anpassung an das Modell verwendet wird, als "p-Hacking" …
Während ich jemand anderem bei seinen Analysen half, stieß ich auf eine Frage bezüglich des Unterschieds zwischen t-Tests und F-Tests für lineare gemischte Modelle in lme4 für R, wie von lmerTest bereitgestellt. Ich bin mir der Probleme bei der Berechnung jeglicher Art von p-Werten für lineare gemischte Modelle bewusst (wie …
Laut Karl Popper sind nur fälschbare Hypothesen wirklich wissenschaftlich (zitiert Wikipedia ): Keine Anzahl positiver Ergebnisse auf der Ebene experimenteller Tests kann eine wissenschaftliche Theorie bestätigen, aber ein einziges Gegenbeispiel ist logisch entscheidend: Es zeigt, dass die Theorie, aus der die Implikation abgeleitet wird, falsch ist. Welcher statistische Rahmen ist …
Der Wert wird verwendet, um anzugeben, wie stark wir gegen eine Hypothese annehmen können. Es ist klar, dass dieser Wert selbst aus Daten geschätzt wird. Wenn neue Daten unter denselben Bedingungen gesammelt werden, ist es sehr unwahrscheinlich , dass der neue Wert der gleiche ist.ppppppppp Halsey, Curran-Everett, Vowler & Drummond …
Im Allgemeinen kann der Prozess des Hypothesentests in vier Schritte unterteilt werden: Formulieren Sie das praktische Problem anhand von Hypothesen. Berechnen Sie eine Statistik , eine Funktion nur aus den Daten. Alle guten Teststatistiken sollten zwei Eigenschaften haben: (a) Sie sollten dazu neigen, sich anders zu verhalten, wenn wahr ist, …
Vergleichen wir also zwei Normalverteilungen Do this x times: runs <- 100000 a.samples <- rnorm(runs, mean = 5) b.samples <- rbeta(runs, mean = 0) mc.p.value <- sum(a.samples > b.samples)/runs Die mc.p.-Werte, die unter unser Alpha (0,05) geteilt durch x fallen, würden dann die Fehlerrate vom Typ 1 ergeben. Unser H0 …
Ich habe zwei Proben. Wenn man ihre Dichte betrachtet, erscheint eine symmetrisch und die andere aus einer rechtsseitigen Verteilung. Ich möchte testen, dass die beiden nicht die gleiche Schiefe haben (wobei Fragen der selektiven Folgerung hier ignoriert werden). Mein Plan ist es, ein Bootstrap-Replikat der beiden Stichproben zu erstellen, den …
Angenommen, ich habe Daten einer bestimmten Menge , gegeben durch . Jetzt nehme ich die erste Ziffer jeder Größe und möchte die Beziehung zwischen der empirischen Verteilung der ersten Ziffern wobei die normalisierte Häufigkeit des Auftretens von als erste Ziffer und das Benfordsche Gesetz Nun habe ich dieses Papier gelesenXXXx1,...,xnx1,...,xnx_1,...,x_ndidid_ixixix_ip^=(p^1,...,p^n)p^=(p^1,...,p^n)\hat{p}=(\hat{p}_1,...,\hat{p}_n)pi^pi^\hat{p_i}iiipi=log10(1+1/i)pi=log10(1+1/i) …
Ich frage mich, warum gesagt wird, dass mehrere Testkorrekturen "willkürlich" sind und dass sie auf einer inkohärenten Philosophie beruhen, die Die Richtigkeit einer Aussage hängt davon ab, welche anderen Hypothesen unterhalten werden siehe zB Antworten und Kommentare zu Was stimmt nicht mit Bonferroni-Anpassungen? und insbesondere die Diskussion zwischen @FrankHarrell und …
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