hypothesis-testing पर टैग किए गए जवाब

परिकल्पना परीक्षण यह आकलन करता है कि क्या यादृच्छिक उतार-चढ़ाव के प्रभाव के बजाय डेटा किसी दिए गए परिकल्पना के साथ असंगत हैं।

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40,000 तंत्रिका विज्ञान के कागजात गलत हो सकते हैं
मैंने अर्थशास्त्री के इस लेख को एक प्रतीत होता विनाशकारी कागज [1] पर संदेह करते हुए लिखा, "40,000 प्रकाशित [fMRI] अध्ययनों की तरह कुछ।" त्रुटि, वे कहते हैं, "गलत सांख्यिकीय मान्यताओं के कारण है।" मैं पेपर पढ़ता हूं और देखता हूं कि यह आंशिक रूप से कई तुलना सुधारों के …

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क्या यह पी-वैल्यू समस्या का समाधान है?
फरवरी 2016 में, अमेरिकी सांख्यिकीय एसोसिएशन ने सांख्यिकीय महत्व और पी-मूल्यों पर एक औपचारिक बयान जारी किया। इसके बारे में हमारे सूत्र ने इन मुद्दों पर व्यापक चर्चा की। हालाँकि, कोई भी प्राधिकारी अब तक एक सार्वभौमिक मान्यता प्राप्त प्रभावी विकल्प की पेशकश करने के लिए आगे नहीं आया है …

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एक अच्छा, ठोस उदाहरण क्या है जिसमें पी-वैल्यू उपयोगी हैं?
शीर्षक में मेरा प्रश्न स्व व्याख्यात्मक है, लेकिन मैं इसे कुछ संदर्भ देना चाहूंगा। एएसए ने इस सप्ताह की शुरुआत में " पी-मूल्यों: संदर्भ, प्रक्रिया और उद्देश्य " पर एक बयान जारी किया , जिसमें पी-वैल्यू की विभिन्न आम गलतफहमियों को रेखांकित किया गया, और बिना संदर्भ और विचार के …

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अशक्त परिकल्पना महत्व परीक्षण के खिलाफ तर्क युक्त संदर्भ?
पिछले कुछ वर्षों में मैंने विज्ञान में शून्य परिकल्पना महत्व परीक्षण के उपयोग के खिलाफ बहस करते हुए कई पत्र पढ़े हैं, लेकिन लगातार सूची रखने के लिए नहीं सोचा था। एक सहकर्मी ने हाल ही में मुझसे इस तरह की सूची के लिए पूछा, तो मैंने सोचा कि मैं …

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"नेस्टेड" और "नॉन-नेस्टेड" मॉडल के बीच अंतर क्या है?
पदानुक्रमित / बहुस्तरीय मॉडल पर साहित्य में मैंने अक्सर "नेस्टेड मॉडल" और "नॉन-नेस्टेड मॉडल" के बारे में पढ़ा है, लेकिन इसका क्या मतलब है? क्या कोई मुझे कुछ उदाहरण दे सकता है या मुझे इस वाक्यांश के गणितीय प्रभावों के बारे में बता सकता है?

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एक महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने तक डेटा एकत्र करना टाइप I त्रुटि दर में वृद्धि क्यों करता है?
मैं वास्तव में सोच रहा था कि एक महत्वपूर्ण परिणाम (जैसे, ) प्राप्त होने तक डेटा क्यों एकत्र किया जाता है (यानी, पी-हैकिंग) टाइप I त्रुटि दर को बढ़ाता है?पी < .05p<.05p \lt .05 मैं Rइस घटना के प्रदर्शन की भी बहुत सराहना करूंगा ।

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पैरापैट्रिक आंकड़े कभी भी गैर-पैरामीटर पर क्यों पसंद किए जाएंगे?
क्या कोई मुझे समझा सकता है कि परिकल्पना परीक्षण या प्रतिगमन विश्लेषण के लिए एक गैर-सांख्यिकीय सांख्यिकीय पद्धति पर कोई पैरामीट्रिक क्यों चुनेगा? मेरे दिमाग में, यह राफ्टिंग के लिए जा रहा है और एक गैर-जल प्रतिरोधी घड़ी चुनना है, क्योंकि आप इसे गीला नहीं कर सकते । हर अवसर …

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दो-पूंछ वाले परीक्षण ... मैं अभी आश्वस्त नहीं हूं। क्या बात है?
निम्नलिखित अंश प्रविष्टि से है, एक-पूंछ और दो-पूंछ परीक्षण के बीच अंतर क्या हैं? UCLA के सांख्यिकी सहायता साइट पर। ... दूसरी दिशा में एक प्रभाव को याद करने के परिणामों पर विचार करें। कल्पना कीजिए कि आपने एक नई दवा विकसित की है जो आपको लगता है कि मौजूदा …

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यदि हम एक बड़े अध्ययन में अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं, तो क्या यह अशक्तता का प्रमाण नहीं है?
नल की परिकल्पना महत्व परीक्षण की एक बुनियादी सीमा यह है कि यह एक शोधकर्ता को अशक्त ( स्रोत ) के पक्ष में सबूत इकट्ठा करने की अनुमति नहीं देता है ( स्रोत ) मुझे यह दावा कई स्थानों पर बार-बार दिखाई देता है, लेकिन मुझे इसके लिए औचित्य नहीं …

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एक्सकॉन्ड जेली बीन कॉमिक को समझाएं: क्या यह मज़ेदार है?
मैं देखता हूं कि बीस में से एक बार वे कुल परीक्षण करते हैं, , इसलिए वे गलत तरीके से मानते हैं कि बीस परीक्षणों में से एक के दौरान, परिणाम महत्वपूर्ण है ( )।0.05 = 1 / 20पी &lt; 0.05p&lt;0.05p < 0.050.05 = 1 / 200.05=1/200.05 = 1/20 xkcd …

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क्या फिशर और नेमन-पीयरसन के बीच "हाइब्रिड" सांख्यिकीय परीक्षण के लिए वास्तव में एक "अविवेकी मिशाश" है?
विचार के एक निश्चित स्कूल में मौजूद है जिसके अनुसार सांख्यिकीय परीक्षण के लिए सबसे व्यापक दृष्टिकोण दो दृष्टिकोणों के बीच एक "हाइब्रिड" है: फिशर का और नेमन-पियर्सन का; ये दो दृष्टिकोण, दावा "असंगत" हैं, और इसलिए परिणामी "हाइब्रिड" एक "अविवेकी मिशाश" है। मैं नीचे एक ग्रंथ सूची और कुछ …

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कैसे एक lme4 मिश्रित मॉडल में एक प्रभाव के पी-मूल्य (चेक महत्व) प्राप्त करने के लिए?
मैं मिश्रित मॉडल को फिट करने के लिए R में lme4 का उपयोग करता हूं lmer(value~status+(1|experiment))) जहां मूल्य निरंतर है, स्थिति और प्रयोग कारक हैं, और मुझे मिलता है Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 …

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परिकल्पना परीक्षण (जब आत्मविश्वास अंतराल उपलब्ध हो) का उपयोग सिखाना और जारी रखना क्यों जारी है?
क्यों उन समस्याओं के लिए परिकल्पना परीक्षण (अपनी सभी कठिन अवधारणाओं के साथ और जो सबसे अधिक सांख्यिकीय पापों में से हैं) का उपयोग करना जारी रखते हैं, जहां एक अंतराल आकलनकर्ता (आत्मविश्वास, बूटस्ट्रैप, विश्वसनीयता या जो भी हो) है? छात्रों को दी जाने वाली सबसे अच्छी व्याख्या (यदि कोई …

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कमिंग (2008) का दावा है कि प्रतिकृति में प्राप्त पी-वैल्यू का वितरण केवल मूल पी-मूल्य पर निर्भर करता है। यह कैसे सच हो सकता है?
मैं जियोफ़ कमिंग के 2008 के पेपर प्रतिकृति और अंतरालोंpppppp पी पी को पढ़ रहा हूं : मान भविष्य की केवल अस्पष्ट भविष्यवाणी करते हैं, लेकिन विश्वास अंतराल बहुत बेहतर करते हैं [Google विद्वान में 200 उद्धरण] - और इसके केंद्रीय दावों में से एक से भ्रमित हूं। यह कागजात …

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क्या हमें "अफ़सोस" की समस्या है?
मुझे पता है, यह लग सकता है जैसे यह ऑफ-टॉपिक है, लेकिन मुझे सुनें। स्टैक ओवरफ्लो में और यहां हमें पदों पर वोट मिलते हैं, यह सब एक सारणीबद्ध रूप में संग्रहीत होता है। उदाहरण के लिए: आईडी आईडी मतदाता आईडी वोट प्रकार डेटाइम ------- -------- --------- -------- 10 1 …

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