Preguntas etiquetadas con hypothesis-testing

La prueba de hipótesis evalúa si los datos son inconsistentes con una hipótesis dada en lugar de ser un efecto de fluctuaciones aleatorias.



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¿Diferencia entre pruebas de una y dos colas?
Mientras estudiaba para mi curso de estadísticas, estaba tratando de entender la diferencia entre las pruebas de hipótesis de una y dos colas. Específicamente, ¿por qué la prueba de una cola rechaza la nula mientras que la de dos colas no? Un ejemplo:


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Uso de la prueba de significación estadística para validar los resultados del análisis de conglomerados
Estoy estudiando el uso de las pruebas de significación estadística (SST) para validar los resultados del análisis de conglomerados. He encontrado varios artículos sobre este tema, como " Importancia estadística de la agrupación para datos de alta dimensión y bajo tamaño de muestra " por Liu, Yufeng et al. (2008) …



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LARS vs descenso coordinado para el lazo
¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …



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Paquete GBM vs. Caret usando GBM
He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

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¿Cómo definir una región de rechazo cuando no hay UMP?
Considere el modelo de regresión lineal. y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Deje vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Podemos deducir que , donde . Y es la notación típica para la matriz aniquiladora, , donde es la variable dependiente retrocedió en .deltaim(X)=n×kMXMXY= …




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