Preguntas etiquetadas con statistical-significance

La significación estadística se refiere a la probabilidad de que, si, en la población de la que se extrajo esta muestra, el verdadero efecto fuera 0 (o algún valor hipotético), una estadística de prueba tan extrema o más extrema que la obtenida en la muestra podría haber ocurrido.

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¿Es realmente así como funcionan los valores p? ¿Se puede basar un millón de trabajos de investigación por año en pura aleatoriedad?
Soy muy nuevo en las estadísticas y estoy aprendiendo a comprender los conceptos básicos, incluidos los valores . Pero hay un gran signo de interrogación en mi mente en este momento, y espero que mi comprensión sea incorrecta. Aquí está mi proceso de pensamiento:pagspagsp ¿No son todas las investigaciones en …
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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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¿Es esta la solución al problema del valor p?
En febrero de 2016, la Asociación Americana de Estadística emitió una declaración formal sobre significación estadística y valores p. Nuestro hilo al respecto discute estos temas ampliamente. Sin embargo, ninguna autoridad se ha presentado para ofrecer una alternativa efectiva universalmente reconocida, hasta ahora. La American Statistical Society (ASS) ha publicado …
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¿Qué significa "Los científicos se levantan contra la significación estadística"? (Comentario en la naturaleza)
El título del Comentario en Nature Scientists se levanta contra la significación estadística comienza con: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane y más de 800 signatarios piden el fin de los reclamos publicitados y el rechazo de posibles efectos cruciales. y luego contiene declaraciones como: Nuevamente, no abogamos por la …
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¿Es el "híbrido" entre los enfoques de Fisher y Neyman-Pearson para las pruebas estadísticas realmente una "mezcla incoherente"?
Existe una cierta escuela de pensamiento según la cual el enfoque más extendido para las pruebas estadísticas es un "híbrido" entre dos enfoques: el de Fisher y el de Neyman-Pearson; estos dos enfoques, según la afirmación, son "incompatibles" y, por lo tanto, el "híbrido" resultante es una "mezcla incoherente". Proporcionaré …
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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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¿Por qué los estadísticos dicen que un resultado no significativo significa "no se puede rechazar lo nulo" en lugar de aceptar la hipótesis nula?
Las pruebas estadísticas tradicionales, como la prueba t de dos muestras, se centran en tratar de eliminar la hipótesis de que no hay diferencia entre una función de dos muestras independientes. Luego, elegimos un nivel de confianza y decimos que si la diferencia de medias está más allá del nivel …
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