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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¿Cómo justificar rigurosamente las tasas de error falso positivo / falso negativo elegidas y la relación de costo subyacente?
Contexto Un grupo de científicos sociales y estadísticos ( Benjamin et al., 2017 ) han sugerido recientemente que la tasa típica de falsos positivos ( = .05) utilizada como umbral para determinar la "significación estadística" debe ajustarse a un umbral más conservador. ( = .005). Un grupo competitivo de científicos …
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Utilice
Supongamos que tengo son iid y quiero hacer una prueba de hipótesis de que es 0. Supongamos que tengo una gran ny puedo usar el Teorema del límite central. También podría hacer una prueba de que es 0, que debería ser equivalente a probar que es 0. Además, converge a …
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Prueba de bondad de ajuste en regresión logística; ¿Qué 'ajuste' queremos probar?
Me refiero a la pregunta y sus respuestas: ¿Cómo comparar la capacidad predictiva (probabilidad) de los modelos desarrollados a partir de la regresión logística? por @Clark Chong y respuestas / comentarios por @Frank Harrell. ya la pregunta Grados de libertad de en la prueba de Hosmer-Lemeshowχ2χ2\chi^2 y los comentarios. He …
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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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¿Por qué la prueba F en modelos lineales gaussianos es más poderosa?
Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)} \right). ¿Cómo podemos saber que esta estadística proporciona la prueba más poderosa para (tal vez después de descartar casos particulares inusuales)? Esto no se deriva del teorema de …
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