hypothesis-testing पर टैग किए गए जवाब

आप बड़े आंकड़ों के साथ परिकल्पना परीक्षण कैसे करते हैं? मैंने अपनी उलझन पर ज़ोर देने के लिए निम्नलिखित MATLAB स्क्रिप्ट लिखी। यह सब करता है दो यादृच्छिक श्रृंखला उत्पन्न करता है, और दूसरे पर एक चर का एक सरल रैखिक प्रतिगमन चलाता है। यह विभिन्न यादृच्छिक मूल्यों और रिपोर्ट …

12 hypothesis-testing  large-data 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि अंतर क्या है टीएस और वेस्ट के बीच ।टीटीtzzz जहाँ तक मैं बता सकता हूँ, परीक्षण के दोनों वर्गों के लिए एक ही परीक्षण सांख्यिकीय का उपयोग करता है, कुछ का रूप ख^- सीसेˆ( बी^)ख^-सीसे^(ख^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} जहाँ कुछ नमूना …

12 hypothesis-testing  t-test  small-sample 

यदि डेटा घातीय या सामान्य वितरण का अनुसरण करता है तो मानक सांख्यिकीय परीक्षण क्या हैं?

12 distributions  hypothesis-testing  normal-distribution 

मैं पैकेज ur.df()में फ़ंक्शन का उपयोग करके समय श्रृंखला पर निम्नलिखित यूनिट रूट टेस्ट (डिक्की-फुलर) चला रहा हूं urca। आदेश है: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) आउटपुट है: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root 

मैं बेयस फैक्टर (बीएफ) को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरा मानना ​​है कि वे 2 परिकल्पना के संभावना अनुपात की तरह हैं। तो अगर BF 5 है, तो इसका मतलब H1, H0 से 5 गुना अधिक है। और 3-10 का मान मध्यम प्रमाण को इंगित करता है, जबकि> …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान, गणित और कभी-कभी अन्य क्षेत्रों में, "गूढ़" उदाहरण न केवल मनोरंजक हो सकते हैं, बल्कि उदाहरण के लिए कुछ अवधारणाओं को स्पष्ट करने में सहायक होते हैं: बोगोसॉर्ट और स्लोवोर्ट बहुत ही अकुशल सॉर्टिंग एल्गोरिदम हैं, जिनका उपयोग एल्गोरिदम के गुणों को समझने के लिए किया जा …

11 hypothesis-testing  teaching  humor 

लगातार आंकड़ों में, 95% आत्मविश्वास अंतराल एक अंतराल-उत्पादक प्रक्रिया है, जो यदि बार-बार अनंत संख्या में दोहराई जाती है, तो 95% समय का सही पैरामीटर होगा। यह क्यों उपयोगी है? आत्मविश्वास के अंतराल अक्सर गलत समझा जाता है। वे एक अंतराल नहीं हैं कि हम 95% निश्चित हो सकते हैं …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

परिकल्पना परीक्षण एक वर्गीकरण समस्या के समान है। तो कहते हैं, हमारे पास अवलोकन (विषय) के लिए 2 संभावित लेबल हैं - दोषी बनाम गैर-दोषी। बता दें कि नॉन-गिल्टी अशक्त परिकल्पना है। यदि हम एक वर्गीकरण दृष्टिकोण से समस्या को देखते हैं तो हम एक क्लासिफायर ट्रेन करेंगे जो डेटा …

11 probability  hypothesis-testing  classification  p-value 

ऐसा लगता है कि बायेसियन समुदाय के भीतर एक बहस चल रही है कि क्या हमें बायेसियन पैरामीटर अनुमान या बायेसियन परिकल्पना परीक्षण करना चाहिए। मुझे इस बारे में राय देने में दिलचस्पी है। इन दृष्टिकोणों की सापेक्ष ताकत और कमजोरियां क्या हैं? किस संदर्भ में एक दूसरे की तुलना …

11 hypothesis-testing  bayesian 

मेरे पास वेतन का वितरण है और मैं पुरुषों और महिलाओं के लिए साधनों के अंतर की तुलना करना चाहता हूं। मुझे पता है कि दो साधनों की तुलना करने के लिए छात्र का टी-टेस्ट है, लेकिन एनोवा के सुझाव के बाद मुझे यह कहते हुए कुछ आलोचना मिली कि …

11 hypothesis-testing  anova  t-test 

मेरे अध्ययन की पृष्ठभूमि : गिब्स के नमूने में जहां हम (रुचियों का चर) और से और क्रमशः नमूना लेते हैं, जहां और , -dimensional यादृच्छिक वैक्टर हैं। हम जानते हैं कि प्रक्रिया आमतौर पर दो चरणों में विभाजित होती है:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk बर्न-इन पीरियड, जहां हम सभी नमूनों को छोड़ देते …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

मैं लैरी वासरमैन की पुस्तक, ऑल स्टैटिस्टिक्स और वर्तमान में पी-वैल्यूज़ (पृष्ठ 187) के बारे में पढ़ रहा हूं । मुझे पहले कुछ परिभाषाएँ (मैं बोली): परिभाषा 1 अस्वीकृति क्षेत्र के साथ एक परीक्षण की शक्ति समारोह द्वारा परिभाषित किया गया है एक परीक्षण के आकार होने के लिए परिभाषित …

11 hypothesis-testing  mathematical-statistics  p-value 

मैं एक लेख पढ़ रहा हूं, जिसकी विधि पूरी तरह से संभावना अनुपात परीक्षण पर आधारित है। लेखक का कहना है कि एक तरफा विकल्पों के खिलाफ एलआर परीक्षण यूएमपी है। वह दावा करके आगे बढ़ता है "... यहां तक ​​कि जब यह [LR परीक्षण] को समान रूप से सबसे …

11 hypothesis-testing  power-analysis  power  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

यदि शोधकर्ताओं का एक दल किसी दिए गए डेटा सेट पर कई (परिकल्पना) परीक्षण करता है, तो इस बात पर जोर दिया जाता है कि कई परीक्षण (बोनफेरोनी, इत्यादि) के लिए कुछ सुधार का उपयोग करना चाहिए, भले ही परीक्षण स्वतंत्र हों। मेरा सवाल यह है: क्या यह एक ही …

11 hypothesis-testing  multiple-comparisons 

मैंने एक सामान्य रैखिक मॉडल जिसकी लॉग संभावना ।y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,LuLuL_u अब मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या गुणांक समान हैं। सबसे पहले, समग्र परीक्षण: कम मॉडल की लॉग संभावना है । संभावना अनुपात परीक्षण द्वारा, पूर्ण मॉडल साथ कम एक की तुलना में काफी बेहतर है ।y=β0+β1⋅(x1+x2+x3)y=β0+β1⋅(x1+x2+x3)y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2+x_3)LrLrL_rp=0.02p=0.02p=0.02 अगला, ? कम …

11 hypothesis-testing