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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É realista que todas as variáveis ​​sejam altamente significativas em um modelo de regressão múltipla?
Quero regredir a economia de combustível no deslocamento do motor, tipo de combustível, tração nas duas rodas vs. 4 rodas, potência, transmissão manual vs. automática e número de velocidades. Meu conjunto de dados ( link ) contém veículos de 2012 a 2014. fuelEconomy em milhas por galão engineDisplacement: tamanho do …
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Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
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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Por que os regressores irrelevantes se tornam estatisticamente significativos em amostras grandes?
Estou tentando entender melhor a significância estatística, os tamanhos dos efeitos e similares. Tenho uma percepção (talvez errada) de que mesmo regressores irrelevantes geralmente se tornam estatisticamente significativos em grandes amostras . Por irrelevante, quero dizer que não há explicação no assunto por que o regressor deve estar relacionado à …
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O valor p também é a taxa de descoberta falsa?
Em http://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing) , afirma Por exemplo, se tivermos um valor p de 0,05 e concluirmos que é significativo, a probabilidade de uma descoberta falsa é, por definição, 0,05. Minha pergunta: sempre achei que a descoberta falsa é um erro do tipo I, que é igual aos níveis de significância escolhidos …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
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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Quando n aumenta, o valor t aumenta em um teste de hipótese, mas a tabela t é exatamente o oposto. Por quê?
A fórmula para em um teste de hipótese é dada por: t = ˉ X - μtttt = X¯- μσ^/ n--√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Quando aumenta, o valor aumenta de acordo com a fórmula acima. Mas por que o valor crítico diminui na tabela medida que (que é uma função de …
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Combinação de valores p de diferentes testes estatísticos aplicados nos mesmos dados
Embora o título da pergunta pareça trivial, gostaria de explicar que não é tão trivial no sentido de que é diferente da questão de aplicar o mesmo teste estatístico em conjuntos de dados semelhantes para testar contra uma hipótese nula total (meta-análise, por exemplo, usando o método de Fisher para …
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Como testar se a variação de duas distribuições é diferente se as distribuições não são normais
Estou estudando duas populações geograficamente isoladas da mesma espécie. Inspecionando as distribuições, vejo que ambas são bimodais (há certa sazonalidade em sua ocorrência), mas os picos em uma população são muito mais altos e mais estreitos (ou seja, a variação dos picos locais é menor). Que tipo de teste estatístico …
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Como comparar estatisticamente dois algoritmos em três conjuntos de dados na seleção e classificação de recursos?
Antecedentes do problema: Como parte da minha pesquisa, escrevi dois algoritmos que podem selecionar um conjunto de recursos de um conjunto de dados (dados de expressão gênica de pacientes com câncer). Esses recursos são então testados para ver quão bem eles podem classificar uma amostra invisível como câncer ou não-câncer. …
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
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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