在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

假设检验(Hypothesis Testing) 1. 什么是假设检验呢? 假设检验又称为统计假设检验,是数理统计中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法. 什么意思呢,举个生活中的例子:买橘子(借用http://www.360doc.com/content/16/0617/08/31718185_568436468.shtml) 当我们去买橘子的时候,无论甜不甜,老板都会说:"挺甜的,不信拿一个尝尝".我们随手拿一个(这就相当于抽样),此时我们对于这些橘子甜或不甜的判断全基于这个橘

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

几种常见的假设检验总结如下: 假设检验名称 Z检验 t检验 χ2检验 F检验 原假设 H0: μ≥μ0        H0: μ≤μ0        H0: μ=μ0  (比较样本和总体均值)    H0: μ1-μ2≥0   H0: μ1-μ2≤0   H0: μ1-μ2=0 (比较两样本均值)    H0: μd≥0      H0: μd≤0     H0: μd=0 (比较两样本差值均值和假设差值) H0: σ2≥σ02        H0: σ2≤σ02        H0: σ2=σ

结合假设检验的理论知识,本文使用Python对实际数据进行假设检验. 导入测试数据 从线上下载测试数据文件,数据链接:https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A* 数据字段说明: gender:性别,1为男性,2为女性 Temperature:体温 HeartRate:心率 下载后,使用pandas的read_csv函数导入数据. import numpy as np import pandas as pd from scipy import

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称 函数说明 调用格式 正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51184556 T检验 T检验,亦称student t检验(Student's t test),学生t检验(英语:Student's t-test)是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定,属于母数统计.学生t检验常作为检验一群来自常态分配母体的独立样本之期望值的是否为某一实数,或是二群来自常态分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数. 主要用于样本含量较小(例如n<30),总

Chi-square distribution introduction 这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的! 我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量:抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量:以此类推... 这就是自由度逐渐增加的卡方分布. 卡方分布 可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值. 然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表. 常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是

假设检验: 一般原假设H0 :表是为 XXX和YYYY无显著差异,H1,是有显著差异. 如果我们定义alpha的值是0.05.意味着我们接受H0是真的但是我们却认为他是假的的概率. 这里你想想,这个值必须小啊.如果这个值很大 比如你选择0.5意味着H0为真但是你有一般的概率都把他任务是假的了,那就没有任何意义了. 那么继续. 我们在假设检验的过程中,会计算一个p值,计算出来之后 p <0.05 了,会发现本来你能接受的小概率是0.05 这些好了,出现在了一个样本,居然的概率小于0.05,这么小的

4.8.1  已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法) 函数  ztest 格式  h = ztest(x,m,sigma)   % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著性水平为0.05(默认值) h = ztest(x,m,sigma,alpha)   %显著性水平为alpha [h,sig,ci,zval] = ztest(x,m,sigma,alpha,tail)   %sig为观察值的概率,当sig为小概率时则对原假设提出质疑,ci为真正均值μ的1-alph

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设

T test 由来已久 T 检验的概念 假设检验的步骤 假设检验可以分为三步: 建立检验假设和确定检验水准 单侧检验与双侧检验 选定检验方法和计算检验统计量 确定P值和做出推断结论 假设检验的两类错误 T test 由来已久 from scipy import stats import numpy as np 假设检验也叫显著性检验,是以小概率反证法的逻辑推理,判断假设是否成立的统计方法. 首先,假设样本对应的总体参数(或分布)与某个一直总体参数(或分布)相同,然后根据统计量的分布规律来分析样本

假设检验初步: https://cosx.org/2010/11/hypotheses-testing t检验:https://mangowu97.github.io/%E5%82%BB%E7%93%9C%E5%BC%84%E6%87%82t%E6%A3%80%E9%AA%8C One- and Two-Tailed Tests:http://onlinestatbook.com/2/logic_of_hypothesis_testing/tails.html 假设检验的基本原理和T检验:htt

显著性水平α与P值: 1.显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率,用α表示. 显著性是对差异的程度而言的,是在进行假设检验前确定的一个可允许作为判断界限的小概率标准. 2.P值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较. P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率.如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理就有理由拒绝原假设,P值越小,拒绝原假设的理由越充分. 总结,P值