Вопросы с тегом «z-test»

Предположим, что у меня есть три популяции с четырьмя взаимоисключающими характеристиками. Я беру случайные выборки из каждой популяции и строю кросс-таблицу или таблицу частот для характеристик, которые я измеряю. Правильно ли я сказал, что: Если я хотел проверить, существует ли какая-либо связь между популяциями и характеристиками (например, имеет ли одна …

52 chi-squared  proportion  contingency-tables  z-test 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Справочная информация: Я делаю презентацию для коллег по работе по проверке гипотез, и понимаю, что большинство из них прекрасно, но есть один аспект, который я связываю себя в узлах, пытаясь понять, а также объяснить это другим. Это то, что я думаю, я знаю (пожалуйста, исправьте, если не так!) Статистические данные, …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

ФОН: Пропустите безопасно - это здесь для справки, и чтобы узаконить вопрос. Открытие этой статьи гласит: «Знаменитый критерий непредвиденных обстоятельств Карла Пирсона по хи-квадрату получен из другой статистики, называемой z-статистикой, основанной на нормальном распределении. Можно показать, что самые простые версии математически идентичны эквивалентным z-тестам. Тесты дают тот же результат при …

15 chi-squared  proportion  z-test 

Допустим, я хочу проверить, имеют ли два независимых образца разные значения. Я знаю, что базовое распределение не нормально . Если я правильно понимаю, моя статистика теста является средним значением , и для достаточно больших размеров выборки среднее значение должно стать нормально распределенным, даже если образцы не являются. Таким образом, тест …

13 t-test  central-limit-theorem  z-test 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я воспроизводлю пример из обобщенных, линейных и смешанных моделей . Мой MWE ниже: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

При проверке гипотез, общий вопрос - что такое популяционная дисперсия? Мой вопрос: как мы можем узнать разницу населения? Если бы мы знали все распределение, мы могли бы также знать среднее значение для всего населения. Тогда какой смысл в проверке гипотез?

10 hypothesis-testing  variance  t-test  z-test