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

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

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

临床试验的参数估计中,评价指标有确定的估计目标 ,临床试验目的需通过参数估计(含相应的可信区间估计)的方法证明评价指标不低于目标值时,可根据单组目标值法样本量公式计算. 例:欲证明器械A的诊断准确性非劣于同类已上市器械B,其中器械B的灵敏度估计值为95%,特异度估计值为97%,预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度,设器械A的灵敏度目标值为90%,特异度目标值为92%,脱落率20%,一类错误0.05,检验效能80%,计算该试验需要的总样本量.PASS操作如下: 根据灵敏度可计算阳性组样本量

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan.Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从"实验思想-数学方法-数据模型-产品方案"四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性.项目进度以及灰度验证环节的快速闭环.该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计. 一.引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂.游戏中心

NewQuant的设计思路——整体的领域分析 “领域驱动设计(DDD)”是著名软件工程建模专家Eric Evans提出的一个重要概念,是“面向对象分析设计(OOAD)”的深化.当业务逻辑变得复杂,系统变得庞大时,OOAD会使人陷入“只见树木不见树林”的处境,而DDD可以指导设计人员暂时忽略掉琐碎细节,高屋建瓴的观察问题.如果要全面了解DDD,请阅读Eric Evans的著作<领域驱动设计>和<实现领域驱动设计>. 在NewQuant的设计中,DDD的思想给了我很大启发.简单直观地讲

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 两个配对样本,均匀分布,非正太分布 Wilcoxon signed-rank test 曼-惠特尼U检验M

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

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

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

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

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