【统计学&机器学习】假设检验的集成方法讨论

因此,我们这里利用ACAT方法1来组合有相依性的p值。图1集成检验框架3.关于效应同方向问题的集成检验方法方法需要为问题服务。在论文中,我们讨论了几个集成方法可以发挥作用的检验问题。这里我们主要介绍效应同方向问题。具体地,记为(广义)线性模型中的回归系数向量,我们检验的原假设为,备择假设为且所...

数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

同样,也可以使用P值判断是否拒绝原假设。P值是在假定原假设正确的条件下,检验统计量取样本统计量或沿备择假设方向趋于更为极端值的概率。利用p值进行假设检验的准则是:将p值与事先确定的显著性水平α进行比较,若p值小于α,说明小概率事件发生,则拒绝原假设;若p值大于等于α,则不能拒绝原假设。(4)两类错误...

从0到1玩转AB测试评估体系搭建

Step3:选择适当的统计检验方法:根据实际设计和指标类型选择适当的统计检验方法(如t检验或卡方检验)。Step4:在实验结束后收集实验组和对照组数据,并使用所选统计检验方法进行假设检验,并基于观察到差异计算P值。Step5:P值代表观察到结果或更极端结果出现概率。如果P值小于预先设定的显著性水平,则可以拒绝原始...

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

假设针对10000个基因进行了统计检验,对所有的原始P-value进行由小到大的排序分别为p1,p2,...,p10000,校正后的FDR为:p1*10000/1,p2*10000/2,...,p10000*10000/10000。与Bonferronicorrection一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是BH算法在此基础上除去了各个原始p-value的排序值。具体计算方...

总被审稿人提起的多重假设检验校正是什么?

法有时也称法,是我们最常用的多重假设检验校正方法,可以很好的控制假阳性率和维持统计检出力。R函数可用来计算一组校正后的值。(中返回的也是用方法控制的)q-value是什么?是Storey和Tibshirani提出的基于分布的FDR计量方法,具体见什么,你算出的P-value看上去像齐天大圣变的庙?。

【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(www.e993.com)2024年12月19日。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)...

假设检验|第六章:原假设和备择假设

从t检验到回归分析,甚至是DOE中,大家都可以看到P值的身影。P值对于很多朋友来说,可以说是又爱又恨。而在我看来,要想准确地使用P值,我们首先要理解两个概念:原假设和备择假设。P值与原假设利用Minitab软件得到P值很方便,获得P值以后我们更多的是把它拿来与显著性水平α(一般为0.05)比较。

中小学教师的人工智能焦虑

经过检验,整体量表的KMO值为0.810,Bartlett球形检验结果的p值<0.001,说明本研究设计的问卷适合进行因子分析。通过项目分析、探索性因子分析,最终将题项AIA1、AIA4、AIA6、AIA9作为教师人工智能焦虑的测量题项,将TB1、TB2、TB5作为技术信念的测量题项,将TP1、TP3、TP4作为技术感知的测量题项,将SS1、SS4、SS5作为...

Google 科学家最新整理,给新手推荐的十篇最佳数据科学文章

总结:如果算法在每个实例中都有正确的标签,那么这将是有监督的学习。稍后,它将使用模型或配方来标记新实例,就像你所做的那样。#3无监督学习文章地址:httpshackernoon/unsupervised-learning-demystified-4060eecedeaf?source=post_page---3bae97d9bb23---无监督学习听起来像是一种奇特的表达...

当数据成为生产资料,论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权

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。特别是，由于Wilcoxon-test的机制，作者建议用户在仅标签设置下将y_t设为接近K/2的数据。如果y_t太小或太大，当水印成功...