Preguntas etiquetadas con small-sample

Ciertas hipótesis se pueden probar usando la prueba t de Student (quizás usando la corrección de Welch para las variaciones desiguales en el caso de dos muestras), o mediante una prueba no paramétrica como la prueba de rango con signo emparejado de Wilcoxon, la prueba U de Wilcoxon-Mann-Whitney, o la …

96 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

Esta pregunta ha sido provocada por algo que leí en este libro de texto de estadísticas de nivel de posgrado y que también escuché (independientemente) durante esta presentación en un seminario estadístico. En ambos casos, la declaración estaba en la línea de "debido a que el tamaño de la muestra …

71 bootstrap  small-sample 

Me pregunto qué podemos decir, en todo caso, sobre la media de la población, cuando todo lo que tengo es una medida, y 1 (tamaño de muestra de 1). Obviamente, nos encantaría tener más medidas, pero no podemos obtenerlas.μμ\muy1y1y_1 Me parece que dado que la media de la muestra, , …

45 mean  sample-size  small-sample  unbiased-estimator 

Tengo datos que muestran los resultados del examen de ingreso de bomberos. Estoy probando la hipótesis de que los resultados del examen y el origen étnico no son mutuamente independientes. Para probar esto, realicé una prueba de chi-cuadrado de Pearson en R. Los resultados muestran lo que esperaba, pero me …

40 r  categorical-data  chi-squared  small-sample  error-message 

Tengo una pregunta relacionada con el modelado de series cortas de tiempo. No se trata de modelarlos , sino de cómo. ¿Qué método recomendaría para modelar series de tiempo (muy) cortas (digamos de longitud )? Por "mejor" quiero decir aquí el más robusto, que es el menos propenso a errores …

35 time-series  forecasting  small-sample 

La prueba Student requiere la desviación estándar de la muestra . Sin embargo, ¿cómo calculo para cuando solo se conocen el tamaño de la muestra y el promedio de la muestra?tttssssss Por ejemplo, si el tamaño de la muestra es y el promedio de la muestra es , intentaré crear …

28 t-test  standard-deviation  small-sample 

El análisis de datos exploratorios (EDA) a menudo conduce a explorar otras "pistas" que no necesariamente pertenecen al conjunto inicial de hipótesis. Me enfrento a tal situación en el caso de estudios con un tamaño de muestra limitado y muchos datos recopilados a través de diferentes cuestionarios (datos sociodemográficos, escalas …

25 multiple-comparisons  epidemiology  small-sample  eda 

Estoy trabajando en un proyecto donde quiero extraer información sobre el contenido de una serie de ensayos abiertos. En este proyecto en particular, 148 personas escribieron ensayos sobre una organización estudiantil hipotética como parte de un experimento más amplio. Aunque en mi campo (psicología social), la forma típica de analizar …

23 machine-learning  model-selection  small-sample  topic-models  dirichlet-process 

Hasta ahora, he estado usando la estadística de Shapiro-Wilk para probar los supuestos de normalidad en muestras pequeñas. ¿Podrías recomendarme otra técnica?

22 hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample 

Aprendí que un tamaño de muestra pequeño puede conducir a una potencia insuficiente y un error tipo 2. Sin embargo, tengo la sensación de que las muestras pequeñas pueden ser poco fiables y dar lugar a cualquier tipo de resultado por casualidad. ¿Es eso cierto?

21 hypothesis-testing  small-sample 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

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 

Supongamos que tengo datos con dos grupos independientes: g1.lengths <- c (112.64, 97.10, 84.18, 106.96, 98.42, 101.66) g2.lengths <- c (84.44, 82.10, 83.26, 81.02, 81.86, 86.80, 85.84, 97.08, 79.64, 83.32, 91.04, 85.92, 73.52, 85.58, 97.70, 89.72, 88.92, 103.72, 105.02, 99.48, 89.50, 81.74) group = rep (c ("g1", "g2"), c (length …

18 r  hypothesis-testing  bootstrap  small-sample  permutation-test 

Si el resultado de mi prueba t unilateral es significativo pero el tamaño de la muestra es pequeño (por ejemplo, inferior a 20 o menos), ¿puedo confiar en este resultado? Si no es así, ¿cómo debo tratar y / o interpretar este resultado?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

¿Existe una "regla" para determinar el tamaño mínimo de muestra requerido para que una prueba t sea válida? Por ejemplo, se debe realizar una comparación entre las medias de 2 poblaciones. Hay 7 puntos de datos de una población y solo 2 puntos de datos de la otra. Desafortunadamente, el …

16 t-test  sample-size  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

TLDR: Mi conjunto de datos es bastante pequeño (120) muestras. Mientras realizo la validación cruzada 10 veces, ¿debería: ¿Recolecta las salidas de cada pliegue de prueba, las concatena en un vector y luego calcula el error en este vector completo de predicciones (120 muestras)? O debería lugar calcular el error …

15 classification  cross-validation  small-sample