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我有一个电子元器件的输出样本，我想知道我的系统健壮的p值是。理想情况下，我希望得到一个p值(P<0.05)来证明我的系统可以不断地产生相同的结果。注意，我的数据样本很小。我的输出： sample=[2.180213,2.178298 ,2.310851 ,2.114255 ,3.012553 ,2.69234 ,2.079787]; 我尝试使用：我应该在MATLAB上执行什么样的测试，才能真正测试我
浏览 17提问于2021-09-15得票数 0
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P值和影响大小
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那么，在t检验中，p值越低，两组均值的差异越大，这一说法正确吗？例如，如果我在两组测量值A和B之间进行t检验，然后对两组测量值B和C，我发现在第一种情况下p值低于第二种情况，其中一种可能的解释是，A组和B组的均值之间的差异大于B组和C组均值之间的差异吗？
浏览 0提问于2021-02-12得票数 2
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我明白，关于卡方，我只能用分类的特征来评价它们。那方差分析(f_classif)呢？是一样的吗？我只能评价最好的分类特征？提前谢谢你
浏览 0提问于2022-12-24得票数 1
我们有一个数据集，其中一个治疗方案是为病人选择的，我们也有他们的结果(存活/没有生存)。
什么是最好的方法来进行分级/排名/选择一个最优的治疗方案，这样我们才能保持最佳的存活率。对我来说，这听起来像是一种推荐算法，但大多数推荐算法的工作方式似乎是根据是否选择了该选项来建模最佳推荐/选项。这里的结果不是是否选择了特定的治疗/推荐(非选择的治疗可能更好)，而是患者是否在选定的</e
浏览 0提问于2022-02-03得票数 1
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我有两个数组，我想做一个皮尔逊的卡方检验(适合性)。我想检验预期的结果和观察到的结果之间是否有显著的差异。10820, 12875],f_exp=[10749, 10940, 10271, 11937])其中203为卡方检验统计量P-值= 9.07e-44 < 0.05，因此我们拒绝零假设，认为观测结果与预期结果之间存在显着性</
浏览 2提问于2015-04-25得票数 2
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我对如何处理这件事有疑问。是Stats和Python世界的新鲜事。一名学生正试图在两个处理单元之间作出决定。他想利用处理单元来运行高性能的算法，所以他唯一关心的就是速度。第一次T检验一个样本t检验检查TestSample1的平均值是否等于.
零假设是指均值等于zero.Alternate假设是不等于零的。问题2，给出，1.零假设:数据集之间没有显着性差异2.交替假设:做两次样本<e
浏览 0提问于2020-03-13得票数 0
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非参数检验的极低p值
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我正在使用Python的非参数检验来检验两个样本是否与从相同的父种群中提取的样本一致：scipy.stats.ks_2samp (2样本Kolmogorov-Smirnov)、scipy.stats.anderson_ksamp我的显着性阈值(P= 0.01 )表明，两个样本之间存在显著差异。
如果这三个测试返回极低的p值(有时类似于10^-30或更低)，那么我是否需要担心with函数出了问题？这些小得离谱的
浏览 17提问于2016-06-23得票数 2
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data = my.data)
这给出了gam()调用中"by“变量的每个级别的两个平滑值之间的差异图该图有一个95%的可信区间(CI)的差异。统计显着性，或0.05水平的统计显着性区域，是通过y=0线是否或在哪里跨越CI来评估的</em
浏览 10提问于2022-01-31得票数 1
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我有一个经过训练的分类器，测试了两个相关的多类分类任务。由于分类任务的每一次试验是相关的，这2组预测构成配对数据。我想运行一个配对排列测试，以了解两个预测集在分类精度上是否存在显着性差异。因此，我的数据包含2个预测类列表，其中每个预测都与同一索引下的其他测试集中的预测相关。H0:分类准确率没有显着性差异。
如何进行配对排列测试，以检验分类精度差异
浏览 4提问于2022-02-26得票数 0
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我是新的齐平方测试，并试图找出什么‘标准’的方式运行一个x-平方测试，并得到95%的置信区间，在两个实验的成功率之间的差异。: 125 175我想得到的是：
A状态成功率为33%与B条件成功率为50%的检验统计结果有<
浏览 0提问于2016-08-31得票数 4
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我使用了这一行代码(如果您熟悉Python)：df.drop("Target", axis=1).apply(lambda x: x.corr(df.Target))
如果我理解正确的话，上述结果应该表明考虑的变量之间没有相关性由于我想将上述变量(或其中一些)添加到已经使用其他特性(文本)构建的模型中，我想知道是否可以根据它们彼此不相关且p值小于0.05的事实，将它们全部包括在内。我怀疑的是，如果上述结果没有意义，也不意味着这些变量可以用于模型。我希望你能就此给我一些建议。谢谢
浏览 0提问于2021-02-08得票数 1
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我用R比较了几个值，它们是存储在1000长向量中的8个变量。这意味着，1000*8矩阵，8列代表8个变量。boxplot(test),
我得到的结果是:8个变量的平均值非常接近。我能把所有的离群点都包括在我的情节里吗？那么整个范围会更容易比较吗？或者可以给出其他的建议来区分这些变量？
浏览 2提问于2014-03-14得票数 0
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假设我们有一个分类特性X_i，并且我们构建了一个类似于xgboost的黑匣子分类模型，X_i是众多预测器之一。我们想问一个问题：X_i对整个预测有影响吗?如果是的话，影响多少？特别是，X_i可以是：N级变量，其中我们感兴趣的是两个特定级别之间的潜在差异。在像线性回归这样的白盒模型中，我们通过检验来获得统计显着性.但是，我们能用黑匣子模型获得统计意义相似的结果吗？来自可解释的人工智能领域的任何工具都适用于此吗？还是只对输出概
浏览 0提问于2020-02-06得票数 1
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如何检验R中均值估计差异的意义？
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解决了：，我正在做市场研究，我想在下面估计的基础上，通过R进行一个多项式Logit模型。它旨在测试消费者对特定广告的接触是否会影响他们对该属性的偏好，即配备蓝牙。但是，由于下面的模型包含一个关于该产品是否有蓝牙的假人，我不确定如何将其转换为R代码。
更新：，现在我已经建立了正确的混合MNL模型，并希望检验平均估计的差异的显着性。例如，测试“Group5:No蓝牙”和“Group6:No蓝牙”
浏览 4提问于2022-08-24得票数 1
我尝试对数据集进行一些统计分析，需要创建随机数列，以便与原始数据进行统计显着性检验。我如何将100列添加到一个随机数介于1-10'000之间的pysaprk df中？
浏览 1提问于2022-08-24得票数 0
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然而，在后测中，阅读治疗后，除对照项目外，所有Item_Type均值均应从前测到后测(治疗后)增加。也就是说，这种增长方式不应该出现在控制项目中，因为这些项目是唯一没有接受任何形式治疗的项目。这些控制项只出现在测试阶段，作为比较实验Item_Types的基线。然后我进行临时比较。，控制项(其准确性的平均值实际上是所有其他Item_Types中最低的)确实具有最高的最小二乘均值。此外，前测和后测</em
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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我对R中的数据分析有一个问题，我的一个假设是，我的小组在分数的分布上会有差异，这意味着各组之间的极端性会有差异。我决定用Levenes检验来检验我的假设，这个检验结果非常显著，因此应该强调标准偏差在两组之间是显著不同的。Four in totalTukeyHSD(levene.anova)
残差<e
浏览 1提问于2019-05-10得票数 1
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如何比较配对计数数据？
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我有一个预测数据集，它是机器学习方法的预测输出，以及一个配对的“真”数据集，它是人类通过每一张图像并计算汽车数量的结果。以下是数据集外观的示例(注意，实际数据集有2500对样本)：29 0 031 0 0
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浏览 0提问于2019-04-16得票数 3
基本上，我有一个模型的年龄预测： 12 |29df_final userid|age 13 |34如何执行统计显着性测试来检查df_final预测是否优于df_baseline预测？
我考虑过使用Null假设检验，但我知道这一次检查这两个样本是
浏览 4提问于2022-04-24得票数 -2
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