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)

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

本书概要 <Data Mining with R>这本书通过实例,并结合R讲解数据挖掘技术.本书的核心理念就是"Learning it by doing".本书分5章,第一章介绍R和MySql的基本知识,后面4章分别结合4个案例进行讲解.最精刚刚看完第二章,觉得还是学习了一些新的东西,在这里记录一下,作为备忘. 本章背景 藻类的过渡繁殖会破坏河流生态.希望找到一种办法对河流内的藻类生长情况进行预测.在生物化学领域,很容易测量河流中的化学物质,但是生物测量的成本很高,比如观察

对于多于两组(k>2)样本均数的比较,t检验不再适用,方差分析(analysis of variance, ANOVA)则是解决上述问题的重要分析方法.方差分析由R.A.Fisher(1923)首先提出,故又称为F检验,其基本思想是将全部观测值的总变异按影响因素分解为相应的若干部分变异,在此基础上,计算假设检验的统计量F值,实现对总体均数是否有差别的推断. 完全随机设计的方差分析 随机区组设计的方差分析 多个样本均数的两两比较 根据方差分析的结果,若拒绝H0接受H1,则可以推断K组均数不全相同,

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

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概

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

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

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

在和一位创业者交流时,他说现在创业者想从市场脱颖而出太难了,且不论创业本身的不易,更多时候是想做的事情都被BAT广撒网覆盖了. 现实也正是如此,包括影业.在线音乐.车联网等领域,BAT都已涉足.如今,伴随着云计算技术的成熟,云化的IT系统成为企业发展方向的又一新标识,面对如此巨大的前景市场,BAT自然也纷纷下重注抢先布局. 除此之外,以华为为代表的传统通讯企业,也一举杀进云服务市场.再加上如雨后春笋般成长的中小云服务商,国内云计算市场已然呈现大爆炸的趋势.伴随着市场竞争的此起彼伏,他们各自有着怎

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

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

hashMap中,为了使元素在数组中尽量均匀的分布,所以使用取模的算法来决定元素的位置.如下: //方法一: static final int hash(Object key){//jdk1.8 int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //方法二: static int indexFor(int h,int length){//低版本的源码 return h & (length

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

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

搞清什么是杨辉三角 每行是一个数组, 第一行: [1] 第二行: [1, 1] 第三行: [1, 2, 2, 1] ... 画的好看点就是,不过没啥卵用 1 / \ 1 1 / \ / \ 1 2 1 / \ / \ / \ 1 3 3 1 / \ / \ / \ / \ 1 4 6 4 1 / \ / \ / \ / \ / \ 1 5 10 10 5 1 打印杨辉三角 首先要解决一个函数,多次返回值, 我们知道py函数返回多个值,没啥问题. 但是要多次返回值呢?需要借助生成器来完成, 生成器