Perguntas com a marcação «hypothesis-testing»

O teste de hipóteses avalia se os dados são inconsistentes com uma dada hipótese, em vez de serem um efeito de flutuações aleatórias.

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Como justificar rigorosamente as taxas de erro falso-positivas / falso-negativas escolhidas e a relação de custo subjacente?
Contexto Um grupo de cientistas sociais e estatísticos ( Benjamin et al., 2017 ) sugeriu recentemente que a taxa de falso positivo típica ( αα\alpha = 0,05) usada como limiar para determinar a "significância estatística" precisa ser ajustada para um limiar mais conservador ( αα\alpha = 0,005). Um grupo concorrente …
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Use
Suponha que eu tenha seja iid e deseje fazer um teste de hipótese que μ seja 0. Suponha que eu tenha n grande e possa usar o Teorema do Limite Central. Eu também poderia fazer um teste que μ 2 é 0, o que deve ser equivalente a testar que …
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Pacote GBM vs. Caret usando GBM
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …
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Teste de qualidade do ajuste em regressão logística; qual 'ajuste' queremos testar?
Refiro-me à pergunta e suas respostas: Como comparar a capacidade preditiva (probabilidade) de modelos desenvolvidos a partir de regressão logística? por @Clark Chong e respostas / comentários por @Frank Harrell. e à pergunta Graus de liberdade de no teste de Hosmer-Lemeshowχ2χ2\chi^2 e os comentários. Eu li o artigo DW Hosmer, …
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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
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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Se a distribuição da estatística de teste é bimodal, o valor de p significa alguma coisa?
O valor P é definido como a probabilidade de obter uma estatística de teste pelo menos tão extrema quanto a observada, assumindo que a hipótese nula é verdadeira. Em outras palavras, Mas e se a estatística-teste for bimodal na distribuição? valor-p significa alguma coisa neste contexto? Por exemplo, vou simular …
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Por que o teste F nos modelos lineares gaussianos é mais poderoso?
Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset W Como podemos saber que essa estatística fornece o teste mais poderoso paraH0(talvez depois de descartar casos particulares incomuns)? Isso não deriva do teorema de Neyman-Pearson, porque afirma que o teste da razão de verossimilhança é o mais poderoso para hipóteses de pontosH0:{μ=μ0,σ=σ0}eH1:{f=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu …
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