Als «hypothesis-testing» getaggte Fragen

Beim Testen von Hypothesen wird bewertet, ob Daten nicht mit einer bestimmten Hypothese übereinstimmen, anstatt auf zufällige Schwankungen zurückzuführen zu sein.

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Warum funktioniert Wilks 'Beweis von 1938 nicht für falsch spezifizierte Modelle?
In der berühmten Arbeit von 1938 (" Die Verteilung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses bei großen Stichproben zum Testen von zusammengesetzten Hypothesen ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62) leitete Samuel Wilks die asymptotische Verteilung des (log Likelihood Ratio) ab. für verschachtelte Hypothesen unter der Annahme, dass die größere Hypothese korrekt angegeben ist. …
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Warum erfordern Bayes'sche Methoden keine mehrfachen Testkorrekturen?
Andrew Gelman schrieb einen ausführlichen Artikel darüber, warum beim Testen von Bayesian AB keine Korrektur mehrerer Hypothesen erforderlich ist: Warum wir uns (normalerweise) keine Sorgen über mehrere Vergleiche machen müssen , 2012. Ich verstehe nicht ganz: Warum erfordern Bayes'sche Methoden keine mehrfachen Testkorrekturen? A ~ Distribution1 + Common Distribution B …
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Stouffers Z-Score-Methode: Was ist, wenn wir anstelle von ?
Ich führe unabhängige statistische Tests mit derselben Nullhypothese durch und möchte die Ergebnisse zu einem Wert kombinieren . Es scheint, dass es zwei "akzeptierte" Methoden gibt: die Fisher-Methode und die Stouffer-Methode .pNNNppp Meine Frage betrifft die Methode von Stouffer. Für jeden einzelnen Test ich einen z-Score . Unter einer Nullhypothese …
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Wie sollen Mixed-Effects-Modelle verglichen und / oder validiert werden?
Wie werden (lineare) Mischeffektmodelle normalerweise miteinander verglichen? Ich weiß, dass Likelihood-Ratio-Tests verwendet werden können, aber dies funktioniert nicht, wenn ein Modell nicht die richtige Teilmenge des anderen Modells ist. Ist die Schätzung der Modelle df immer einfach? Anzahl der Fixeffekte + Anzahl der geschätzten Varianzkomponenten? Ignorieren wir die Schätzungen für …
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Was sind die Annahmen des Permutationstests?
Es wird oft behauptet, dass Permutationstests keine Annahmen haben, aber dies ist sicherlich nicht wahr. Wenn zum Beispiel meine Proben irgendwie korreliert sind, kann ich mir vorstellen, dass es nicht richtig wäre, ihre Etiketten zu vertauschen. Ich denke nur, dass ich zu diesem Problem den folgenden Satz aus Wikipedia gefunden …
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Wald-Test in Regression (OLS und GLM): t- vs. z-Verteilung
Ich verstehe, dass der Wald-Test für Regressionskoeffizienten auf der folgenden Eigenschaft basiert, die asymptotisch gilt (z. B. Wasserman (2006): All of Statistics , S. 153, 214-215): Wobei den geschätzten Regressionskoeffizienten bezeichnet, bezeichnet den Standardfehler des Regressionskoeffizienten und ist der interessierende Wert ( ist normalerweise 0, um zu testen, ob der …
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Bei einer ausreichend großen Stichprobe zeigt ein Test immer ein signifikantes Ergebnis, es sei denn, die tatsächliche Effektgröße ist genau Null. Warum?
Ich bin gespannt auf eine Behauptung im Wikipedia-Artikel zur Effektgröße . Speziell: [...] Ein statistischer Vergleich, der nicht Null ist, zeigt immer statistisch signifikante Ergebnisse, es sei denn, die Populationsgröße ist genau Null Ich bin mir nicht sicher, was dies bedeutet / impliziert, geschweige denn ein Argument, um es zu …
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Neyman-Pearson-Lemma
Ich habe das Neyman-Pearson-Lemma aus dem Buch Introduction to the Theory of Statistics von Mood, Graybill und Boes gelesen . Aber ich habe das Lemma nicht verstanden. Kann mir bitte jemand das Lemma in einfachen Worten erklären? Was heißt es? Neyman-Pearson-Lemma: Sei eine Zufallsstichprobe aus , wobei einer von zwei …
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Vergleichen und Gegenüberstellen von p-Werten, Signifikanzniveaus und Typ-I-Fehlern
Ich habe mich gefragt, ob irgendjemand einen genauen Überblick über die Definitionen und Verwendungen von p-Werten, Signifikanzniveau und Typ-I-Fehler geben kann. Ich verstehe, dass p-Werte definiert sind als "die Wahrscheinlichkeit, eine Teststatistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie die, die wir tatsächlich beobachtet haben", während ein Signifikanzniveau nur …
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"Investigator Intention" und Schwellenwerte / p-Werte
Ich lese John Kruschkes Folien "Doing Bayesian Data Analysis" , habe aber tatsächlich eine Frage zu seiner Interpretation von t-Tests und / oder dem gesamten Nullhypothesen-Signifikanztest-Framework. Er argumentiert, dass p-Werte schlecht definiert sind, weil sie von den Absichten des Untersuchers abhängen. Insbesondere gibt er ein Beispiel (Seite 3-6) für zwei …
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