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

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(图86)图86在假设检验中,犯第I类...

【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...

总被审稿人提起的多重假设检验校正是什么?

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。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值。如果值设置为,每个差异基因识别出错的概率为。如果同时分析个基因,按照筛选的差异基因中有个可能是差异不显著的。如果对一组个基因进行检测,按照筛选的差异基因中有个可能是差异不显著的。因此,...

【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)...

p值是什么?统计学家用最简单的方式告诉你

假设检验;正态分布;什么是p值;统计显著性(www.e993.com)2024年12月19日。Part1假设检验▲假设检验在讨论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:...

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

p-value是统计假设检验中针对原假设的证据强度的度量。它告诉我们在原假设为真的情况下观察到的结果比我们得到的结果更极端的概率。简而言之,它可以帮助我们确定仅靠偶然获得结果的可能性。如果p值非常小(通常小于0.05),我们可以拒绝零假设并得出观察到的效果具有统计显着性的结论。p值是统计分析中的一个重要概...

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

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个月内甚至说1-2周,那么此时建议选...

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。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!