Als «statistical-significance» getaggte Fragen

Die statistische Signifikanz bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass, wenn in der Population, aus der diese Stichprobe gezogen wurde, der wahre Effekt 0 (oder ein hypothetischer Wert) wäre, eine Teststatistik als extrem oder extremer als die in der Stichprobe erhaltene hätte auftreten können.

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Ist es realistisch, dass alle Variablen in einem multiplen Regressionsmodell von hoher Bedeutung sind?
Ich möchte den Kraftstoffverbrauch bei Hubraum, Kraftstoffart, 2- oder 4-Rad-Antrieb, Leistung, manuellem oder automatischem Getriebe und der Anzahl der Geschwindigkeiten senken. Mein Datensatz ( Link ) enthält Fahrzeuge von 2012-2014. fuelEconomy in Meilen pro Gallone engineDisplacement: Motorgröße in Litern fuelStd: 1 für Gas 0 für Diesel wheelDriveStd: 1 für Allradantrieb, …
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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Warum werden irrelevante Regressoren in großen Stichproben statistisch signifikant?
Ich versuche, statistische Signifikanz, Effektgrößen und dergleichen besser zu verstehen. Ich habe die Auffassung (vielleicht ist es falsch), dass selbst irrelevante Regressoren in großen Stichproben häufig statistisch signifikant werden . Mit irrelevant meine ich, dass es keine sachliche Erklärung gibt, warum der Regressor mit der abhängigen Variablen in Beziehung gesetzt …
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Sollte ich den Z-Score überprüfen, wenn der p-Wert von Local Morans I signifikant ist?
Der von mir verwendete Datensatz enthält Einkommensdaten pro Bereich. Die Werte sind nicht normal verteilt, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Global Morans I zeigt signifikante räumliche Muster an und Local Morans I findet signifikante heiße und kalte Stellen (entsprechend dem p-Wert). Wenn ich den Z-Score überprüfe, stellt sich heraus, …
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R - power.prop.test, prop.test und ungleiche Stichprobengrößen in A / B-Tests
Angenommen, ich möchte wissen, welche Stichprobengröße ich für ein Experiment benötige, bei dem ich feststellen möchte, ob der Unterschied zwischen zwei Erfolgsanteilen statistisch signifikant ist oder nicht. Hier ist mein aktueller Prozess: Sehen Sie sich historische Daten an, um Basisvorhersagen zu erstellen. Angenommen, in der Vergangenheit führt das Ergreifen einer …
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Ist der p-Wert auch die Rate falscher Entdeckungen?
In http://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing) heißt es Wenn wir beispielsweise einen p-Wert von 0,05 haben und daraus schließen, dass er signifikant ist, beträgt die Wahrscheinlichkeit einer falschen Entdeckung per Definition 0,05. Meine Frage: Ich habe immer gedacht, dass eine falsche Entdeckung ein Fehler vom Typ I ist, der in den meisten Tests den …
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Wenn n zunimmt, steigt der t-Wert in einem Hypothesentest an, aber die t-Tabelle ist genau das Gegenteil. Warum?
Die Formel für in einem Hypothesentest lautet: t = ˉ X - μtttt = X.¯- μσ^/ n- -- -√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Wenn zunimmt, steigt der Wert gemäß der obigen Formel an. Aber warum nimmt der kritische Wert in der Tabelle ab, wenn (was eine Funktion von ) zunimmt?t t t …
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Kombinieren von p-Werten aus verschiedenen statistischen Tests, die auf dieselben Daten angewendet wurden
Obwohl der Titel der Frage trivial erscheint, möchte ich erklären, dass er nicht so trivial ist, dass er sich von der Frage unterscheidet, denselben statistischen Test in ähnlichen Datensätzen anzuwenden, um ihn gegen eine Nullhypothese zu testen (Metaanalyse, zB unter Verwendung der Fisher-Methode zum Kombinieren von p-Werten). Was ich suche, …
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So testen Sie, ob die Varianz zweier Verteilungen unterschiedlich ist, wenn die Verteilungen nicht normal sind
Ich untersuche zwei geografisch isolierte Populationen derselben Art. Wenn ich die Verteilungen betrachte, sehe ich, dass beide bimodal sind (es gibt eine gewisse Saisonalität für ihr Auftreten), aber die Peaks in einer Population sind viel höher und viel schmaler (dh die Varianz der lokalen Peaks ist kleiner). Welche Art von …
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Wie kann man zwei Algorithmen in drei Datensätzen bei der Auswahl und Klassifizierung von Features statistisch vergleichen?
Problemhintergrund: Im Rahmen meiner Forschung habe ich zwei Algorithmen geschrieben, mit denen eine Reihe von Merkmalen aus einem Datensatz ausgewählt werden können (Genexpressionsdaten von Krebspatienten). Diese Merkmale werden dann getestet, um festzustellen, wie gut sie eine unsichtbare Probe entweder als Krebs oder als Nichtkrebs klassifizieren können. Für jeden Lauf des …
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Schätzung des vergleichenden Erfolgs verschiedener Broschüren
Das Problem der realen Welt Einer meiner Kunden bereitet sich darauf vor, einen Direktmailer an seine abonnierte Benutzerliste zu senden, und diese statistische Herausforderung wurde gestellt. Das Marketing-Team verfügt über 3 verschiedene Broschüren und möchte wissen, welche Broschüre die höchste Rücklaufquote erzielt. Sie möchten auch wissen, ob das Senden des …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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