statistical-significance पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकीय महत्व इस संभावना को संदर्भित करता है कि, यदि, जिस जनसंख्या से इस नमूने को खींचा गया था, उसका सही प्रभाव 0 था (या कुछ परिकल्पित मूल्य) एक परीक्षण सांख्यिकीय के रूप में चरम या अधिक चरम नमूना में प्राप्त की गई तुलना में अधिक हो सकता है।

5
वर्गीकरण परिणामों के महत्व का परीक्षण करने का सही तरीका क्या है
ऐसी कई स्थितियाँ हैं जहाँ आप कई अलग-अलग क्लासिफायर को प्रशिक्षित कर सकते हैं, या कई अलग-अलग फ़ीचर निष्कर्षण विधियों का उपयोग कर सकते हैं। साहित्य लेखकों में अक्सर डेटा के यादृच्छिक विभाजन के एक सेट (यानी एक डबल नेस्टेड-क्रॉस-सत्यापन के बाद) के माध्यम से माध्य वर्गीकरण त्रुटि देते हैं, …
3
मैं एनपीएस (नेट प्रमोटर स्कोर) परिणाम में त्रुटि के मार्जिन की गणना कैसे कर सकता हूं?
मैं विकिपीडिया को समझाऊंगा कि एनपीएस की गणना कैसे की जाती है: नेट प्रमोटर स्कोर 0 से 10 रेटिंग पैमाने पर ग्राहकों से एक ही सवाल पूछकर प्राप्त किया जाता है, जहां 10 "बेहद संभावना" है और 0 "बिल्कुल नहीं है": "यह कैसे संभव है कि आप हमारी कंपनी को …
2
मेडिकल दर्शकों के लिए विश्वसनीय अंतराल को संक्षेप में कैसे बताया जाए
स्टेन और फ्रंटएंड पैकेज के साथ rstanarmया brmsमैं बायेसियन तरीके से डेटा का आसानी से विश्लेषण कर सकता हूं जैसा कि मैंने पहले मिश्रित मॉडल के साथ किया था lme। जबकि मेरे पास मेरी डेस्क पर क्रूसके-गेलमैन-वेगेनमेकर्स-इत्यादि द्वारा अधिकांश पुस्तक और लेख हैं, ये मुझे मेडिकल दर्शकों के लिए परिणामों …
4
पीसीए स्पेस पर एक नया वेक्टर कैसे प्रोजेक्ट करें?
प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
3
शून्य हाइपोथीसिस को अस्वीकार करने के लिए 0.04993 का पी-मूल्य पर्याप्त है?
एक विलकॉक्सन हस्ताक्षरित-रैंक सांख्यिकीय महत्व परीक्षण में, हम कुछ आंकड़ों के साथ आए, जो का । की एक सीमा के साथ , क्या यह परिणाम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त है, या क्या यह कहना सुरक्षित है कि परीक्षण अनिर्णायक था, क्योंकि यदि हम पी-मान को 3 …
4
पी-वैल्यू की एक-दूसरे से तुलना करने में क्या समझदारी है?
मेरे पास दो आबादी (पुरुष और महिलाएं) हैं, जिनमें से प्रत्येक में नमूने हैं। प्रत्येक नमूने के लिए मेरे पास दो गुण हैं A & B (प्रथम वर्ष ग्रेड प्वाइंट औसत, और SAT स्कोर)। मैंने ए एंड बी के लिए अलग से एक टी-टेस्ट का उपयोग किया है: दोनों को …
4
धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?
परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
2
समय श्रृंखला के लिए परिकल्पना परीक्षण और महत्व
दो पॉपुलेशन को देखते हुए महत्व का एक सामान्य परीक्षण यदि संभव हो तो टी-टेस्ट, युग्मित टी-टेस्ट है। यह मानता है कि वितरण सामान्य है। क्या ऐसी ही सरलीकृत धारणाएं हैं जो एक समय श्रृंखला के लिए एक महत्वपूर्ण परीक्षण का निर्माण करती हैं? विशेष रूप से हमारे पास चूहों …
3
झूठी खोज दर और कई परीक्षण के साथ भ्रम (Colquhoun 2014 पर)
मैंने डेविड कोलक्हौं द्वारा इस महान पत्र को पढ़ा है: झूठी खोज दर की जांच और पी-मूल्यों (2014) की गलत व्याख्या । संक्षेप में, वह बताते हैं कि क्यों झूठी खोज दर (FDR) अधिक हो सकती है, भले ही हम α = 0.05 के साथ टाइप I त्रुटि के लिए …
1
मैं सांख्यिकीय तालिका में (अंतर प्रक्षेपित) नहीं दिए गए मानों को कैसे ढूँढूँ?
अक्सर लोग पी-मान प्राप्त करने के लिए कार्यक्रमों का उपयोग करते हैं, लेकिन कभी-कभी - जो भी कारण से - तालिकाओं के एक सेट से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए आवश्यक हो सकता है। कई महत्वपूर्ण स्तरों के साथ एक सांख्यिकीय तालिका, और स्वतंत्रता की डिग्री की एक सीमित …
3
सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होने के लिए डेटा का अनुकरण कैसे करें?
मैं 10 वीं कक्षा में हूं और मैं एक मशीन लर्निंग साइंस फेयर प्रोजेक्ट के लिए डेटा का अनुकरण करना चाहता हूं। अंतिम मॉडल का उपयोग रोगी डेटा पर किया जाएगा और सप्ताह के कुछ निश्चित समय के बीच सहसंबंध की भविष्यवाणी करेगा और इसका प्रभाव किसी एकल रोगी के …
3
फिशर के सटीक परीक्षण पर: यदि महिला दूध-पहले कप की संख्या नहीं जानती है तो क्या परीक्षण उचित होगा?
आरए फिशर द्वारा प्रसिद्ध चाय चखने वाली महिला में, महिला को सूचित किया जाता है कि कितने दूध-पहले / चाय-पहले कप हैं (8 में से प्रत्येक के लिए 4 कप)। यह फिशर के सटीक परीक्षण की निश्चित सीमांत कुल धारणा का सम्मान करता है। मैं अपने दोस्त के साथ इस …
3
क्या परिणामों को "अत्यधिक महत्वपूर्ण" के रूप में संदर्भित करना गलत है?
क्यों सांख्यिकीविदों हमें हतोत्साहित करते हैं "परिणाम की चर्चा करते हुए से अत्यधिक जब महत्वपूर्ण" -value अच्छी तरह से पारंपरिक नीचे है α का स्तर 0.05 ?pppαα\alpha0.050.050.05 क्या किसी परिणाम पर भरोसा करना वास्तव में गलत है जिसके पास एक प्रकार I त्रुटि ( ) नहीं होने का 99.9% मौका …
5
क्या
मैं अपने आप को समझने के लिए अगर एक कोशिश कर भ्रमित हो पा रहे -squared मूल्य भी एक है -value।rrrppp मैं यह समझ के रूप में, डेटा बिंदुओं का एक सेट के साथ रैखिक सहसंबंध में से लेकर एक मूल्य हो सकता है के लिए 1 और इस मूल्य, …
1
रैखिक प्रतिगमन में श्रेणीबद्ध चर के लिए सांख्यिकीय महत्व का परीक्षण कैसे करें?
यदि एक रेखीय प्रतिगमन में मेरे पास श्रेणीगत चर है ... तो मैं कैसे श्रेणीगत चर के स्थिर संकेत को जान सकता हूं? मान लीजिए कि कारक के 10 स्तर हैं ... एक कारक चर की छतरी के नीचे 10 विभिन्न परिणामी टी-मान ...X1X1X_1X1X1X_1 ऐसा लगता है कि सांख्यिकीय चर …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.