hypothesis-testing पर टैग किए गए जवाब

बुनियादी अंडर-ग्रेड आँकड़ों के पाठ्यक्रमों में, छात्रों को (आमतौर पर?) आबादी के मतलब के लिए परिकल्पना परीक्षण सिखाया जाता है। ऐसा क्यों है कि ध्यान माध्य पर है न कि माध्यिका पर? मेरा अनुमान है कि केंद्रीय सीमा प्रमेय के कारण माध्य का परीक्षण करना आसान है, लेकिन मैं कुछ …

32 hypothesis-testing  mean  inference  median 

मैं अपने लड़कों की मदद कर रहा हूं, वर्तमान में हाई स्कूल में है, आंकड़ों को समझ रहा हूं, और मैं कुछ सरल उदाहरणों के साथ शुरुआत कर रहा हूं, जो कुछ झलकियों को सिद्धांत की उपेक्षा किए बिना। मेरा लक्ष्य उन्हें खरोंच से आंकड़े सीखने के लिए सबसे सहज …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

यह सर्वविदित है कि शोधकर्ताओं को एक परिकल्पना बनाने से पहले मौजूदा डेटा और शोध को देखने और तलाशने में समय बिताना चाहिए और फिर उस परिकल्पना (अशक्त-परिकल्पना महत्व परीक्षण का जिक्र) का परीक्षण करने के लिए डेटा एकत्र करना चाहिए। कई बुनियादी सांख्यिकी पुस्तकें चेतावनी देती हैं कि परिकल्पना …

32 hypothesis-testing 

मैं इस प्रश्न को एक उदाहरण के माध्यम से प्रस्तावित करूंगा। मान लीजिए कि मेरे पास एक डेटा सेट है, जैसे कि बॉस्टन हाउसिंग प्राइस डेटा सेट, जिसमें मेरे पास निरंतर और श्रेणीबद्ध चर हैं। यहां, हमारे पास "गुणवत्ता" चर है, 1 से 10 तक, और बिक्री मूल्य। मैं डेटा …

31 hypothesis-testing  data-visualization  p-value  dataset  inference 

मैं पर पढ़ने किया गया है -values, प्रकार 1 त्रुटि दर, महत्व स्तर, शक्ति गणना, प्रभाव आकार और फिशर बनाम Neyman-पियर्सन बहस। इससे मुझे कुछ अटपटा सा लगा। मैं पाठ की दीवार के लिए माफी मांगता हूं, लेकिन मैंने महसूस किया कि इन अवधारणाओं की मेरी वर्तमान समझ का अवलोकन …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval  p-value  effect-size 

जोहानसन (2011) में " जय हो असंभव: P-मूल्यों, सबूत, और संभावना है " (यहाँ भी है पत्रिका के लिए लिंक कहा गया है कि कम) -values अक्सर अशक्त के खिलाफ मजबूत साक्ष्य के रूप में माना जाता है। जोहानसन का तात्पर्य यह है कि लोग शून्य के खिलाफ सबूतों पर …

31 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  philosophical 

GBM का उपयोग करके परीक्षण मापदंडों (यानी इंटरैक्शन डेप्थ, माइनचाइल्ड, सैंपल रेट आदि) के लिए कुछ उपयोगी दिशानिर्देश क्या हैं? मान लें कि मेरे पास 70-100 सुविधाएँ हैं, 200,000 की आबादी है और मैं 3 और 4 की बातचीत की गहराई का परीक्षण करने का इरादा रखता हूं। स्पष्ट रूप …

31 r  hypothesis-testing  cart  boosting 

यद्यपि यह प्रश्न कुछ व्यक्तिपरक है, मुझे उम्मीद है कि यह faq दिशानिर्देशों के अनुसार एक अच्छा व्यक्तिपरक प्रश्न है । यह एक प्रश्न पर आधारित है कि ओले हेगस्ट्रॉसम ने मुझसे एक साल पहले पूछा था और हालांकि मेरे पास इसके बारे में कुछ विचार हैं, मेरे पास निश्चित …

31 hypothesis-testing  data-mining 

यह सर्वविदित है कि विश्वास अंतराल और परीक्षण सांख्यिकीय परिकल्पना दृढ़ता से संबंधित हैं। मेरे प्रश्न एक संख्यात्मक चर के आधार पर दो समूहों के लिए साधनों की तुलना पर केंद्रित हैं। मान लेते हैं कि इस तरह की परिकल्पना का परीक्षण टी-टेस्ट का उपयोग करके किया जाता है। दूसरी …

31 hypothesis-testing  confidence-interval 

मुझे आश्चर्य होता है कि क्या एक बायोमॉडल वितरण के महत्व को "परीक्षण" करने के लिए कोई सांख्यिकीय परीक्षण है। मेरा मतलब है, मेरा डेटा बिमोडल वितरण से कितना मिलता है या नहीं? यदि हां, तो क्या आर कार्यक्रम में कोई परीक्षण है?

30 r  hypothesis-testing  distributions  bimodal 

मेरे पास एक मतलब की परिकल्पना के परीक्षण के लिए एक बूटस्ट्रैप विधि पर एक पांडुलिपि है, और मैं इसे प्रकाशन के लिए भेजना चाहूंगा, लेकिन मुझे एक नैतिक दुविधा है। मैंने उनके अनैतिक व्यावसायिक व्यवहारों के लिए एल्सेवियर के विरोध पर हस्ताक्षर किए हैं, और पूरे मामले को पढ़ने …

30 hypothesis-testing  bootstrap  journals 

यह एक प्रारंभिक प्रश्न है, लेकिन मैं इसका उत्तर नहीं खोज पाया। मेरे पास दो माप हैं: समय t1 में n1 घटनाएं और समय t2 में n2 घटनाएँ, दोनों संभवतः अलग-अलग लंबोदा मूल्यों के साथ पॉइसन प्रक्रियाओं द्वारा उत्पादित (कहते हैं)। यह वास्तव में एक समाचार लेख, से है जो …

30 hypothesis-testing  poisson-distribution 

मान लें कि मेरे पास दो डेटा समूह हैं, ए और बी (प्रत्येक में 200 नमूने और 1 सुविधा वाले) लेबल हैं, और मैं जानना चाहता हूं कि क्या वे अलग हैं। मैं कर सकता: a) यह देखने के लिए कि क्या वे सांख्यिकीय रूप से भिन्न हैं, एक सांख्यिकीय …

29 machine-learning  hypothesis-testing  t-test  unsupervised-learning  supervised-learning 

अनुकूली डेटा विश्लेषण का विचार का है कि आप लिए अपनी योजना को बदल दें क्योंकि आप इसके बारे में अधिक सीखते हैं। खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) के मामले में, यह आम तौर पर एक अच्छा विचार है (आप अक्सर डेटा में अप्रत्याशित पैटर्न की तलाश कर रहे हैं), लेकिन …

29 hypothesis-testing  overfitting  eda  out-of-sample  differential-privacy 

औपचारिक रूप से एक अनुमान के विश्वास अंतराल को व्युत्पन्न करते हुए, मैं एक सूत्र के साथ समाप्त हुआ जो बहुत ही बारीकी से मिलता-जुलता है, जिस तरह से -value की गणना की जाती है।ppp इस प्रकार प्रश्न: क्या वे औपचारिक रूप से समतुल्य हैं? यानी एक परिकल्पना को खारिज …

29 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value