Preguntas etiquetadas con z-statistic

Hasta donde yo entiendo, la prueba de Wald en el contexto de la regresión logística se usa para determinar si cierta variable predictora es significativa o no. Rechaza la hipótesis nula de que el coeficiente correspondiente sea cero.XXX La prueba consiste en dividir el valor del coeficiente por error estándar …

55 logistic  z-statistic 

Estoy tratando de entender el razonamiento eligiendo un enfoque de prueba específico al tratar con una prueba A / B simple (es decir, dos variaciones / grupos con una respuesta binaria (convertida o no). Como ejemplo, usaré los datos a continuación Version Visits Conversions A 2069 188 B 1826 220 …

38 statistical-significance  chi-squared  p-value  fishers-exact  z-statistic 

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 

Los paquetes de software para la detección de motivos de red pueden arrojar puntajes Z enormemente altos (el más alto que he visto es más de 600,000, pero los puntajes Z de más de 100 son bastante comunes). Planeo mostrar que estos puntajes Z son falsos. Las puntuaciones Z enormes …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

En los algoritmos de motivos de red, parece bastante común devolver un valor p y una puntuación Z para una estadística: "La red de entrada contiene X copias del subgrafo G". Una subgrafía se considera un motivo si satisface valor p <A, Z-score> B y X> C, para algunos A, …

11 hypothesis-testing  p-value  z-statistic 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Parece una pregunta bastante sencilla, pero cuando realmente lo pienso, el método de Stouffer no tiene sentido para mí. Esta es la razón por: Suponga una hipótesis de dos colas. Primero calculasziziz_i desde ppp-valores. Así que tomemos un ejemplo bastante simple. Tomemos dosppp-valores de 0.050.050.05. Esto significa quez1z1z_1 y z2z2z_2 …

9 p-value  meta-analysis  combining-p-values  z-statistic