Als «p-value» getaggte Fragen

Bei häufig auftretenden Hypothesentests wird die p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ergebnis extrem (oder höher) als das beobachtete Ergebnis ist, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist.

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GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Wenn die Verteilung der Teststatistik bimodal ist, hat der p-Wert dann eine Bedeutung?
Der P-Wert ist definiert als die Wahrscheinlichkeit, eine Teststatistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie das, was beobachtet wird, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist wahr. Mit anderen Worten, Aber was ist, wenn die Teststatistik in der Verteilung bimodal ist? Bedeutet p-Wert in diesem Zusammenhang etwas? Zum Beispiel werde ich …
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Wie kann ich Bootstrap-p-Werte über mehrfach kalkulierte Datensätze zusammenfassen?
Ich befasse mich mit dem Problem, dass ich den p-Wert für eine Schätzung von aus multipliziert unterstellten (MI) Daten bootstrappen möchte , aber mir unklar ist, wie ich die p-Werte über MI-Mengen kombinieren soll.θθ\theta Für MI-Datensätze verwendet der Standardansatz zur Ermittlung der Gesamtvarianz von Schätzungen Rubins Regeln. Sehen Sie hier …
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In R, wie der p-Wert für die Fläche unter ROC berechnet wird
Ich habe Mühe, einen Weg zu finden, um den p-Wert für das Gebiet unter einer Empfängeroperatorcharakteristik (ROC) zu berechnen. Ich habe eine kontinuierliche Variable und ein diagnostisches Testergebnis. Ich möchte sehen, ob AUROC statistisch signifikant ist. Ich habe viele Pakete gefunden, die sich mit ROC-Kurven befassen: pROC, ROCR, caTools, verification, …
12 r  p-value  roc 
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Verwirrung um lmer und p-Werte: Wie vergleichen sich p-Werte aus dem memisc-Paket mit denen aus der MCMC?
Ich hatte den Eindruck, dass die Funktion lmer()im lme4Paket keine p-Werte erzeugt (siehe lmer, p-Werte und so weiter) ). Ich habe stattdessen MCMC-generierte p-Werte wie folgt verwendet: Signifikanter Effekt im lme4gemischten Modell und diese Frage: In der Ausgabe von lmer()im lm4Paket in können keine p-Werte gefunden werdenR . Vor kurzem …
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Können p-Werte für den Pearson-Korrelationstest nur aus dem Korrelationskoeffizienten und der Stichprobengröße berechnet werden?
Hintergrund: Ich habe einen Artikel gelesen, in dem Autoren die Pearson-Korrelation 0,754 aus Stichprobengröße 878 berichten. Der resultierende p-Wert für den Korrelationstest ist "zwei Sterne" signifikant (dh p <0,01). Ich denke jedoch, dass bei einer so großen Stichprobengröße der entsprechende p-Wert unter 0,001 liegen sollte (dh drei Sterne signifikant). Können …
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Anpassen des p-Wertes für die adaptive sequentielle Analyse (für den Chi-Quadrat-Test)?
Ich möchte wissen, welche statistische Literatur für das folgende Problem relevant ist, und vielleicht sogar eine Idee, wie man es löst. Stellen Sie sich folgendes Problem vor: Wir haben 4 mögliche Behandlungen für einige Krankheiten. Um herauszufinden, welche Behandlung besser ist, führen wir eine spezielle Studie durch. In der Studie …
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Der exakte Fisher-Test ergibt ungleichmäßige p-Werte
Ich versuche, den exakten Fisher-Test bei einem simulierten genetischen Problem anzuwenden, aber die p-Werte scheinen nach rechts verschoben zu sein. Als Biologe vermisse ich wohl jedem Statistiker etwas Offensichtliches, daher würde ich mich sehr über Ihre Hilfe freuen. Mein Setup lautet wie folgt: (Setup 1, Ränder nicht festgelegt) Zwei Stichproben …
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Verständnis des p-Wertes bei multipler linearer Regression
In Bezug auf den p-Wert der multiplen linearen Regressionsanalyse wird die Einführung von der Minitab-Website unten gezeigt. Der p-Wert für jeden Term testet die Nullhypothese, dass der Koeffizient gleich Null ist (kein Effekt). Ein niedriger p-Wert (<0,05) zeigt an, dass Sie die Nullhypothese ablehnen können. Mit anderen Worten, ein Prädiktor …
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