Preguntas etiquetadas con type-i-and-ii-errors

No soy estadístico por educación, soy ingeniero de software. Sin embargo, las estadísticas surgen mucho. De hecho, las preguntas específicas sobre los errores de Tipo I y Tipo II surgen mucho en el curso de mis estudios para el examen de Certified Software Development Associate (las matemáticas y las estadísticas …

88 terminology  type-i-and-ii-errors 

Me preguntaba exactamente por qué recopilar datos hasta un resultado significativo (p. Ej., p<.05p<.05p \lt .05 se obtiene ) (es decir, piratería informática) aumenta la tasa de error de Tipo I? También agradecería mucho una Rdemostración de este fenómeno.

60 r  hypothesis-testing  p-value  simulation  type-i-and-ii-errors 

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 …

56 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  type-i-and-ii-errors  history 

¿Cuál es la motivación para introducir un nivel adicional de indirección del descriptivo 'falso positivo' al entero '1'? ¿Es 'falso positivo' realmente demasiado largo?

21 terminology  frequentist  type-i-and-ii-errors 

Tengo dos preguntas sobre cuándo usar un ajuste de Bonferroni: ¿Es apropiado usar un ajuste de Bonferroni en todos los casos de pruebas múltiples? Si se realiza una prueba en un conjunto de datos, se divide ese conjunto de datos en niveles más finos (por ejemplo, se dividen los datos …

21 multiple-comparisons  bonferroni  type-i-and-ii-errors 

La siguiente cita proviene del famoso trabajo de investigación Significación estadística para estudios de genoma amplio de Storey y Tibshirani (2003): Por ejemplo, una tasa de falsos positivos del 5% significa que, en promedio, el 5% de las características verdaderamente nulas en el estudio se denominarán significativas. Un FDR (tasa …

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

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 

Algunos de ustedes podrían haber leído este bonito artículo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) No log-transforma los datos de recuento. Methods in Ecology and Evolution 1: 118–122. Klick . En mi campo de investigación (ecotoxicología) estamos lidiando con experimentos pobremente replicados y los GLM no son ampliamente utilizados. Entonces hice …

18 r  generalized-linear-model  simulation  negative-binomial  type-i-and-ii-errors 

Las reglas de detención afectan la relación entre los valores P y las tasas de error asociadas con las decisiones. Un artículo reciente de Simmons et al. 2011 acuña el término grados de libertad del investigador para describir una colección de comportamientos que consideran responsables de muchos de los informes …

16 references  type-i-and-ii-errors  optimal-stopping 

Contexto Un grupo de científicos sociales y estadísticos ( Benjamin et al., 2017 ) han sugerido recientemente que la tasa típica de falsos positivos ( = .05) utilizada como umbral para determinar la "significación estadística" debe ajustarse a un umbral más conservador. ( = .005). Un grupo competitivo de científicos …

12 hypothesis-testing  p-value  power  type-i-and-ii-errors 

Tengo una pregunta sobre los métodos secuenciales grupales . De acuerdo con Wikipedia: En un ensayo aleatorizado con dos grupos de tratamiento, las pruebas secuenciales de grupo clásico se usan de la siguiente manera: si hay n sujetos en cada grupo disponibles, se realiza un análisis intermedio de los 2n …

12 multiple-comparisons  clinical-trials  type-i-and-ii-errors 

Sé que un error de Tipo II es donde H1 es verdadero, pero H0 no se rechaza. Pregunta ¿Cómo calculo la probabilidad de un error de Tipo II que involucra una distribución normal, donde se conoce la desviación estándar?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Estoy leyendo Gelman y Carlin "Más allá de los cálculos de potencia: evaluación de errores tipo S (signo) y tipo M (magnitud)" (2014). Estoy tratando de entender la idea principal, la idea principal, pero estoy confundido. ¿Podría alguien ayudarme a destilarme la esencia? El papel va más o menos así …

11 statistical-significance  effect-size  power  type-i-and-ii-errors 

En una clase de estadística elemental para la que yo era un TA, el profesor afirmó que a medida que aumenta la probabilidad de un error tipo I , la probabilidad de un error tipo II β disminuye, y lo contrario también es cierto. Entonces esto me sugiere que ρ …

11 probability  hypothesis-testing  type-i-and-ii-errors 

Mi pregunta es bastante semántica. Cuando un método produce rutinariamente valores p altos, se llama conservador. ¿Llamarías lo contrario, es decir, un método con una alta tasa de error tipo II liberal?

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