Perguntas com a marcação «statistical-significance»

A significância estatística refere-se à probabilidade de que, se na população da qual essa amostra foi extraída, o efeito verdadeiro fosse 0 (ou algum valor hipotético), uma estatística de teste como extrema ou mais extrema do que aquela obtida na amostra poderia ter ocorrido.

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Quanto sabemos sobre o p-hacking "in the wild"?
A frase p- hacking (também: "dragagem de dados" , "espionagem" ou "pesca") refere-se a vários tipos de negligência estatística nas quais os resultados se tornam artificialmente estatisticamente significativos. Existem várias maneiras de obter um resultado "mais significativo", incluindo, mas de forma alguma limitado a: analisando apenas um subconjunto "interessante" dos …
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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Essa é a solução para o problema do valor-p?
Em fevereiro de 2016, a American Statistical Association divulgou uma declaração formal sobre significância estatística e valores de p. Nosso tópico sobre o assunto discute esses problemas extensivamente. No entanto, nenhuma autoridade surgiu para oferecer uma alternativa eficaz universalmente reconhecida - até agora. A American Statistical Society (ASS) publicou sua …
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O que significa "Os cientistas se levantam contra a significância estatística"? (Comentário na natureza)
O título do Comentário na Nature Scientists se defronta com a significância estatística começa com: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane e mais de 800 signatários pedem o fim de reivindicações sensatas e a rejeição de possíveis efeitos cruciais. e depois contém instruções como: Novamente, não estamos defendendo a proibição …
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O “híbrido” entre as abordagens de Fisher e Neyman-Pearson para o teste estatístico é realmente uma “confusão incoerente”?
Existe uma certa escola de pensamento segundo a qual a abordagem mais difundida dos testes estatísticos é um "híbrido" entre duas abordagens: a de Fisher e a de Neyman-Pearson; essas duas abordagens, afirma a alegação, são "incompatíveis" e, portanto, o "híbrido" resultante é uma "confusão incoerente". Fornecerei uma bibliografia e …
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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Por que os estatísticos dizem que um resultado não significativo significa "você não pode rejeitar o nulo" em vez de aceitar a hipótese nula?
Os testes estatísticos tradicionais, como o teste t de duas amostras, concentram-se em tentar eliminar a hipótese de que não há diferença entre uma função de duas amostras independentes. Então, escolhemos um nível de confiança e dizemos que, se a diferença de médias estiver além do nível de 95%, podemos …
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