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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¿Puedo hacer una prueba de hipótesis para datos normales asimétricos?
Tengo una colección de datos, que originalmente pensé que normalmente se distribuía. Luego lo miré y me di cuenta de que no, principalmente porque los datos están sesgados, y también hice una prueba de shapiro-wilks. Todavía me gustaría analizarlo utilizando métodos estadísticos, por lo que me gustaría probar la hipótesis …

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¿Encontrar el número de gaussianos en una mezcla finita con el teorema de Wilks?
Suponga que tengo un conjunto de observaciones univariadas independientes, distribuidas idénticamente dos hipótesis sobre cómo se generó :xxxxxx H0H0H_0 : xxx se extrae de una distribución gaussiana única con media y varianza desconocidas. HAHAH_A : xxx se extrae de una mezcla de dos gaussianos con media, varianza y coeficiente de …

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Idoneidad de la prueba de rango con signo de Wilcoxon
He hurgado un poco en los archivos de Cross Validated y parece que no he encontrado una respuesta a mi pregunta. Mi pregunta es la siguiente: Wikipedia da tres supuestos que deben cumplirse para la prueba de rango con signo de Wilcoxon (ligeramente modificada para mis preguntas): Deje Zi = …





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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 



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¿Es posible aceptar la hipótesis alternativa?
Soy consciente de varias preguntas relacionadas aquí (por ejemplo, la terminología de la prueba de hipótesis que rodea nulo , ¿es posible probar una hipótesis nula? ) Pero no sé la respuesta definitiva para mi pregunta a continuación. Supongamos una prueba de hipótesis en la que queremos probar si una …

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Pruebas estadísticas que incorporan incertidumbre de medición
Supongamos que me dan dos grupos de medidas de masa (en mg), que se denominan y1 e y2. Quiero hacer una prueba para determinar si las dos muestras provienen de poblaciones con diferentes medios. Algo como esto, por ejemplo (en R): y1 <- c(10.5,2.9,2.0,4.4,2.8,5.9,4.2,2.7,4.7,6.6) y2 <- c(3.8,4.3,2.8,5.0,9.3,6.0,7.6,3.8,6.8,7.9) t.test(y1,y2) Obtengo un …



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