【统计学&机器学习】假设检验的集成方法讨论

一个很有意思的问题是可否把集成想法也用于统计假设检验里,即把一些弱检验组合成一个强检验。事实上,在假设检验文献里,已经有不少检验方法都隐含了集成的想法,比如各种omnibus检验,都可以看成是检验的集成。集成这个词有着非常广泛的含义。Omnibus检验主要是把不同类型的检验做集成。而像随机森林和提升算法等集成...

P-value, qvalue, FDR什么区别?总被审稿人提起的多重假设检验校正...

当说起“根据假设检验的次数校正p值”时,意思是控制整体的I型错误率。例如:当做差异基因检测时,每个基因分别进行检测生成一个p值。如果p值设置为0.05,每个差异基因识别出错的概率为5%。如果同时分析100个基因,按照p<0.05筛选的差异基因中有5个可能是差异不显著的。如果对一组10000个基因进行检测,按照p<0.05筛选的...

p值是什么?统计学家用最简单的方式告诉你

在讨论p值的意义之前,我们先理解一下假设检验。在假设检验中,常用p值确定结果的统计显著性。我们的最终目标是确定结果的统计显著性。而统计显著性建立在这3个简单概念之上:假设检验正态分布p值假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明(零假设)有效性的。如果零假设不成立,我们就会相信备择假设。

【統計學】终于有人把p值讲明白了

导读:p值(Pvalue)就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率,是用来判定假设检验结果的一个参数。p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。作者:罗恩·科哈维(RonKohavi)、黛安·唐(DianeTang)、许亚(YaXu)来源:大数据DT(ID:hzdashuju)...

被Nature科学家封杀的P值,到底有什么意义?

在讨论P值的含义之前,让我们先理解下假设检验吧。P值是用于确定我们结果的统计显著性的,而我们的最终目标就是要确定我们结果的统计显著性。统计显著性是建立在下面这三个简单的概念上的:假设检验正态分布P值假设检验是用来检验利用样本数据所得到的原假设(nullhypothesis,也称零假设,虚无假设)是否符合总体特...

Google 科学家最新整理,给新手推荐的十篇最佳数据科学文章

这里所发生的一切就是算法通过相似性对事物进行分组(www.e993.com)2024年12月19日。相似性度量是由算法的选择来指定的,但是为什么不尽可能多地尝试呢?毕竟,你不知道自己在找什么。经验教训:把无监督学习看作是「物以类聚」的数学版本。结果就像一张卡罗牌,帮助你实现梦想。任何事情都有可能发生,把这个过程当做一次冒险,并努力享受吧!

当数据成为「生产资料」,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练...

因此,识别隐藏后门的唯一方法就是检查水印样本(其ground-truth标签不是目标标签)的预测标签是否是目标标签。在实际操作中,随机抽取m个不同的无目标标签良性样本进行Wilcoxon检验,并计算其p值。如果p值小于显著性水平α,则拒绝零假设H'。算法2给出主要的验证过程。

6000字 AB-Test 基础指南!|样本|算法|实验|样本量|test_网易订阅

图6:T/Z检验的使用场景[6]我们做ABTest,“如果样本量足够大,那么Z检验和t检验将得出相同的结果。对于大样本,样本方差是对总体方差的较好估计,因此即使总体方差未知,我们也可以使用样本方差的Z检验”。[6],但正常来说,除非是长期的实验(0.5-1年),例如算法,会选择Z检验。正常的短期ABTest基本是实验1个...