Als «t-test» getaggte Fragen

Ein Test zum Vergleichen des Mittelwerts von zwei Stichproben oder des Mittelwerts einer Stichprobe (oder sogar von Parameterschätzungen) mit einem bestimmten Wert; nach dem Pseudonym seines Erfinders auch als "Student t-test" bekannt.

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So erhalten Sie das Konfidenzintervall für die Änderung des Populations-R-Quadrats
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte Populationsvarianz für Modell 1 für Modell 2 . Die durch Modell …
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Permutationstest zum Vergleich einer einzelnen Probe mit einem Mittelwert
Wie wird mit dem Mittelwert umgegangen, wenn Personen Permutationstests durchführen, um eine einzelne Stichprobe mit einem Mittelwert zu vergleichen (z. B. wie bei einem Permutationstest)? Ich habe Implementierungen gesehen, die einen Mittelwert und eine Stichprobe für einen Permutationstest verwenden, aber es ist unklar, was sie tatsächlich unter der Haube tun. …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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Frage zur Normalitätsannahme des t-Tests
Bei T-Tests wird nach den meisten Texten davon ausgegangen, dass die Bevölkerungsdaten normal verteilt sind. Ich verstehe nicht, warum das so ist. Erfordert ein T-Test nicht nur, dass die Stichprobenverteilung der Stichprobenmittel normal verteilt ist und nicht die Population? Wenn der T-Test letztendlich nur eine Normalität in der Stichprobenverteilung erfordert, …
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Wie könnte ein Tukey-HSD-Test aussagekräftiger sein als der unkorrigierte P-Wert von t.test?
Ich kam durch den Beitrag " Post-hoc-paarweise Vergleiche von Zwei-Wege-ANOVA " (Antwort auf diesen Beitrag ), der Folgendes zeigt: dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv") model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons) summary(model1) # Treatment is signif pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none") # no signif pair TukeyHSD(model1, "Treatment") # mental-medical is the signif pair. (Ausgabe …
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Kann ich eine T-Test-Leistungsanalyse für ungleiche Größengruppen durchführen, die 2 verschiedene minimale n erzeugt?
Es ist normalerweise unkompliziert, eine Power Analysiszu berechnen minimum sample size, insbesondere in R , meiner bevorzugten statistischen Computerumgebung. Ich werde jedoch gebeten, eine Leistungsanalyse durchzuführen, die sich ein wenig von allem unterscheidet, was ich getan habe oder auf die ich online verweisen kann. Ich frage mich, ob das, wonach …
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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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