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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Comparación de dos resultados de precisión del clasificador para la significación estadística con la prueba t
Quiero comparar la precisión de dos clasificadores para la significación estadística. Ambos clasificadores se ejecutan en el mismo conjunto de datos. Esto me lleva a creer que debería estar usando una prueba t de una muestra de lo que he estado leyendo . Por ejemplo: Classifier 1: 51% accuracy Classifier …
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Interpretación de resultados no significativos como "tendencias"
Recientemente, dos compañeros de trabajo diferentes han utilizado una especie de argumento sobre las diferencias entre las condiciones que me parece incorrecto. Ambos compañeros de trabajo usan estadísticas, pero no son estadísticos. Soy un novato en estadística. En ambos casos, sostuve que, debido a que no había una diferencia significativa …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Cualquiera de los términos cuadrático o de interacción es significativo de forma aislada, pero ninguno de los dos está unido
Como parte de una tarea, tuve que ajustar un modelo con dos variables predictoras. Luego tuve que dibujar una gráfica de los residuos de los modelos contra uno de los predictores incluidos y hacer cambios basados ​​en eso. El gráfico mostró una tendencia curvilínea, por lo que incluí un término …
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¿Puedo ignorar los coeficientes para niveles no significativos de factores en un modelo lineal?
Después de buscar una aclaración sobre los coeficientes del modelo lineal aquí , tengo una pregunta de seguimiento relativa a los no significativos (valor p alto) para los coeficientes de los niveles de factores. Ejemplo: si mi modelo lineal incluye un factor con 10 niveles, y solo 3 de esos …
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