p-value पर टैग किए गए जवाब

Frequentist परिकल्पना परीक्षण में, -value चरम (या अधिक) के रूप में एक परिणाम की संभावना मनाया परिणाम की तुलना में, इस धारणा है कि शून्य परिकल्पना सच है के अधीन है। p

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सांख्यिकीय परीक्षणों में p मान और t मान का क्या अर्थ है?
एक सांख्यिकी पाठ्यक्रम लेने और फिर साथी छात्रों की मदद करने की कोशिश करने के बाद, मैंने एक विषय पर ध्यान दिया, जो बहुत हेड-डेस्क बैंगिंग को प्रेरित करता है, सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षणों के परिणामों की व्याख्या कर रहा है। ऐसा लगता है कि छात्र आसानी से किसी दिए गए …

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पी-मानों को समान रूप से शून्य परिकल्पना के तहत क्यों वितरित किया जाता है?
हाल ही में, मैंने एक में पाया है Klammer, et al द्वारा पेपर । एक बयान कि पी-मूल्यों को समान रूप से वितरित किया जाना चाहिए। मैं लेखकों पर विश्वास करता हूं, लेकिन समझ नहीं पाता कि ऐसा क्यों है। क्लैमर, एए, पार्क, सीवाई और स्टाफ़र्ड नोबल, डब्लू। (2009) स्टैक्चुएशन …
115 p-value  uniform 

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एएसए सीमाओं की सीमाओं पर चर्चा करता है - विकल्प क्या हैं?
हमारे पास पहले से ही कई थ्रेड्स हैं जिन्हें पी-वैल्यू के रूप में टैग किया गया है जो उनके बारे में बहुत सी गलतफहमियों को प्रकट करते हैं। दस महीने पहले हमारे पास मनोवैज्ञानिक पत्रिका केपीppपी बारे में एक सूत्र था कि "प्रतिबंधित" -values , अब अमेरिकन सांख्यिकीय एसोसिएशन (2016) …

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क्या यह वास्तव में पी-वैल्यू कैसे काम करता है? क्या प्रति वर्ष एक लाख शोध पत्र शुद्ध यादृच्छिकता पर आधारित हो सकते हैं?
मैं आँकड़ों के लिए बहुत नया हूँ, और मैं मूल बातें समझने के लिए सीख रहा हूँ, जिसमें pvalues ​​भी शामिल है। लेकिन अभी मेरे दिमाग में एक बहुत बड़ा सवालिया निशान है, और मुझे उम्मीद है कि मेरी समझ गलत है। यहाँ मेरी विचार प्रक्रिया है:पीpp "अनंत बंदर प्रमेय" …

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हम "जंगली में" पी-हैकिंग के बारे में कितना जानते हैं?
वाक्यांश p -hacking (यह भी: "डेटा ड्रेजिंग" , "स्नूपिंग" या "फिशिंग") विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय कदाचार को संदर्भित करता है जिसमें परिणाम कृत्रिम रूप से सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो जाते हैं। "अधिक महत्वपूर्ण" परिणाम प्राप्त करने के कई तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं, लेकिन किसी भी तरह सीमित नहीं …

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पी-वैल्यू के बारे में, 1% और 5% क्यों? 6% या 10% क्यों नहीं?
पी-मूल्य के बारे में , मैं सोच रहा हूं कि % और % के लिए सोने का मानक क्यों लगता है । अन्य मान क्यों नहीं, जैसे % या %?111555"statistical significance"666101010 क्या इसके लिए कोई मौलिक गणितीय कारण है, या यह सिर्फ एक व्यापक रूप से आयोजित सम्मेलन है?

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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …
77 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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एक मनोविज्ञान पत्रिका ने पी-मूल्यों और आत्मविश्वास के अंतराल पर प्रतिबंध लगा दिया; क्या वास्तव में उनका उपयोग बंद करना बुद्धिमानी है?
25 फरवरी, 2015, पत्रिका बुनियादी और अनुप्रयुक्त सामाजिक मनोविज्ञान एक संपादकीय जारी प्रतिबंध लगाने भविष्य सभी कागजात से -values और विश्वास के अंतराल।पीpp विशेष रूप से, वे कहते हैं (स्वरूपण और जोर मेरा है): [...] प्रकाशन से पहले, लेखकों को NHSTP [अशक्त परिकल्पना महत्व परीक्षण प्रक्रिया] ( -values, t -values, …

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फिशर और नेमन-पीयरसन ढांचे का उपयोग कब करें?
मैं हाल ही में फिशर की परिकल्पना परीक्षण और नेमन-पियर्सन स्कूल ऑफ़ थिंक के बीच अंतर के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। मेरा सवाल है, एक पल के लिए दार्शनिक आपत्तियों की अनदेखी; जब हमें सांख्यिकीय मॉडलिंग के फिशर के दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहिए और कब महत्व …

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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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छोटे
में कुछ परीक्षणों के लिए R, के पी-वैल्यू गणना पर कम सीमा है । मुझे यकीन नहीं है कि यह संख्या क्यों है, अगर इसके लिए एक अच्छा कारण है या यदि यह सिर्फ मनमाना है। बहुत सारे अन्य आँकड़े पैकेज में जाते हैं , इसलिए यह बहुत अधिक सटीक …

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"वैज्ञानिक सांख्यिकीय महत्व के खिलाफ उठते हैं" क्या मतलब है? (प्रकृति में टिप्पणी)
प्रकृति वैज्ञानिकों में टिप्पणी का शीर्षक सांख्यिकीय महत्व के खिलाफ उठता है : वैलेंटाइन अमरेहिन, सैंडर ग्रीनलैंड, ब्लेक मैकेन और 800 से अधिक हस्ताक्षरकर्ताओं ने दावों को समाप्त करने और संभवतः महत्वपूर्ण प्रभावों को खारिज करने का आह्वान किया। और बाद में जैसे बयान शामिल हैं: फिर, हम पी मूल्यों, …

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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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