Preguntas etiquetadas con multiple-comparisons

Señala situaciones en las que a uno le preocupa alcanzar la potencia y el tamaño deseados cuando se realiza más de una prueba de hipótesis.

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¿Por qué las correcciones de hipótesis múltiples no se aplican a todos los experimentos desde los albores del tiempo?
Sabemos que debemos aplicar correcciones tipo Benjamini Hochberg para pruebas de hipótesis múltiples a experimentos basados ​​en un solo conjunto de datos, para controlar la tasa de descubrimiento falso, de lo contrario, todos los experimentos que den un resultado positivo podrían ser falsos. Pero, ¿por qué no aplicamos este mismo …

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Corrección de los valores de p para múltiples pruebas donde las pruebas están correlacionadas (genética)
Tengo valores de p de muchas pruebas y me gustaría saber si realmente hay algo significativo después de corregir las pruebas múltiples. La complicación: mis pruebas no son independientes. El método en el que estoy pensando (una variante del Método del producto de Fisher, Zaykin et al., Genet Epidemiol , …







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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
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 







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