Als «hypothesis-testing» getaggte Fragen

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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems

Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n,...

r bayesian confidence-interval conditional-probability hidden-markov-model segmentation hypothesis-testing statistical-significance multiple-comparisons multiple-regression r regression survey sample finite-population pca model-selection dataset partitioning clustering time-series least-squares regression standard-error causality r time-series outliers missing-data machine-learning svm hypothesis-testing discrete-data r data-visualization survey likert finance regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined svm natural-language
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Kombinieren von p-Werten aus verschiedenen statistischen Tests, die auf dieselben Daten angewendet wurden

Obwohl der Titel der Frage trivial erscheint, möchte ich erklären, dass er nicht so trivial ist, dass er sich von der Frage unterscheidet, denselben statistischen Test in ähnlichen Datensätzen anzuwenden, um ihn gegen eine Nullhypothese zu testen (Metaanalyse, zB unter Verwendung der Fisher-Methode...

hypothesis-testing probability statistical-significance multiple-comparisons p-value
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Wenn n zunimmt, steigt der t-Wert in einem Hypothesentest an, aber die t-Tabelle ist genau das Gegenteil. Warum?

Die Formel für in einem Hypothesentest lautet: t = ˉ X - μtttt = X.¯- μσ^/ n- -- -√.t=X¯−μσ^/n. t=\frac{\bar{X}-\mu}{\hat \sigma/\sqrt{n}}. Wenn zunimmt, steigt der Wert gemäß der obigen Formel an. Aber warum nimmt der kritische Wert in der Tabelle ab, wenn (was eine Funktion von ) zunimmt?t t t...

hypothesis-testing self-study statistical-significance t-test t-distribution