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 realista que todas las variables sean altamente significativas en un modelo de regresión múltiple?
Quiero hacer retroceder la economía de combustible en el desplazamiento del motor, el tipo de combustible, la tracción en 2 contra 4 ruedas, la potencia, la transmisión manual en comparación con la automática, y la cantidad de velocidades. Mi conjunto de datos ( enlace ) contiene vehículos de 2012-2014. fuelEconomy …
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Cómo realizar SVD para imputar valores perdidos, un ejemplo concreto
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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¿Por qué los regresores irrelevantes se vuelven estadísticamente significativos en muestras grandes?
Estoy tratando de comprender mejor la significación estadística, los tamaños del efecto y similares. Tengo la percepción (tal vez está mal) de que incluso los regresores irrelevantes a menudo se vuelven estadísticamente significativos en muestras grandes . Por irrelevante quiero decir que no hay una explicación del tema por qué …
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¿Es el valor p también la tasa de descubrimiento falso?
En http://surveyanalysis.org/wiki/Multiple_Comparisons_(Post_Hoc_Testing) dice Por ejemplo, si tenemos un valor p de 0.05 y concluimos que es significativo, la probabilidad de un descubrimiento falso es, por definición, 0.05. Mi pregunta: siempre pensé que el descubrimiento falso es un error de Tipo I, que es igual a los niveles de significancia elegidos …
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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Cuando n aumenta, el valor t aumenta en una prueba de hipótesis, pero la tabla t es todo lo contrario. ¿Por qué?
La fórmula para en una prueba de hipótesis viene dada por: tttt=X¯−μσ^/n−−√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Cuando aumenta, el valor aumenta de acuerdo con la fórmula anterior. Pero, ¿por qué disminuye el valor crítico en la tabla cuando (que es una función de ) aumenta?nnntttttttttdfdf\text{df}nnorten
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Combinando valores p de diferentes pruebas estadísticas aplicadas a los mismos datos
Aunque el título de la pregunta parece trivial, me gustaría explicar que no es tan trivial en el sentido de que es diferente de la cuestión de aplicar la misma prueba estadística en conjuntos de datos similares para probar contra una hipótesis nula total (metaanálisis, por ejemplo, utilizando el método …
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¿Cómo comparar estadísticamente dos algoritmos en tres conjuntos de datos en la selección y clasificación de características?
Antecedentes del problema: como parte de mi investigación, he escrito dos algoritmos que pueden seleccionar un conjunto de características de un conjunto de datos (datos de expresión génica de pacientes con cáncer). Estas características luego se prueban para ver qué tan bien pueden clasificar una muestra invisible como cancerosa o …
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