5%水平的显着性检验
是统计学中常用的假设检验方法之一。它用于判断一个观察结果是否具有统计学上的显著性。
在进行显着性检验时，我们首先提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1）。原假设通常是我们要进行证伪的假设，而备择假设则是我们要支持的假设。
5%水平的显着性检验是指我们在进行假设检验时所选择的显著性水平为0.05，也就是5%。这意味着我们在进行统计推断时，只有当观察结果的概率小于5%时，我们才会拒绝原假设，接受备择假设。
在进行5%水平的显着性检验时，通常会计算一个统计量，然后根据该统计量的分布情况来判断观察结果的显著性。常见的统计量包括t值、F值、卡方值等，具体选择哪种统计量取决于所研究的问题和数据类型。
显著性检验在实际应用中非常广泛，例如在医学研究中，可以用来判断一种新药物是否比安慰剂更有效；在市场调研中，可以用来判断一种广告宣传方式是否能够显著提高产品销量。
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1回答
我正在使用scipy.stats.ttest_ind和scipy.stats.wilcoxon进行t检验和Wilcoxon检验，但我不知道如何为它们设定重要水平。在正式文件中，没有提到任何关于这一问题的内容，这两种方法似乎没有任何争议。有人知道怎么设置吗？
正式文件：
浏览 9提问于2022-07-25得票数 0
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我希望你们一切都好！我请求帮助在0.05的显着性水平上进行双边显着性检验，以检验相关性是否等于0。
这是我拥有的数据集，以下是皮尔逊相关系数和sys12与whr的Spearman相关系数以及sys12与bmiB的相关系数估计的结果。
dat_link <- url("KiGGS03_06.RData")
load(dat_link)
dat <- KiGGS03_06
whr <- as.numeric(as.character(dat$whr))
bp <- as.numeric(as.character(dat$sys12))
cor.test
浏览 7提问于2022-09-10得票数 -2
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星的显着性水平
、、、
嗨，这是在r中的显着性检验的定义。如果你在r中做一个线性回归，这就是r的反驳。信号。代码:0‘’0.001‘__’0.01‘0.05’。‘0.1’‘1我的问题是*，意义水平是多少?不可能是0。**为0.1%的显着性水平，*为1%的显着性水平。在5%.Is级别对吗？
浏览 2提问于2015-07-12得票数 3
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我的教授的解释也没有多大帮助，这个问题已经困扰了我几天了。
“为了证明某家商店出售的汉堡的平均值大于2.4盎司，在5%的显着性水平下进行了假设检验。在重量的方差为0.1盎司的情况下，找出所需的最小样本大小，以便当体重的真实平均值为2.45盎司时，检验的威力至少为0.9。”
有人能帮我解决这个问题吗？
我没有尝试过任何方法，因为出于某种原因，我完全不知所措。可能只是看了太多次这个问题，我对它真正要求我做的事情感到困惑。
浏览 8提问于2022-11-04得票数 1
我有一组A/B测试的结果(一个对照组，一个特征组)，这些结果不符合正态分布。事实上，这种分布更接近于兰道分布。
我认为独立的t检验要求样本至少近似正态分布，这使我不敢使用t检验作为一种有效的显着性检验方法。
但我的问题是:在什么时候才能说t检验不是一种很好的显着性测试方法？
或者换句话说，如果只给出数据集，如何才能确定t检验的p值有多可靠？
浏览 0提问于2014-08-04得票数 15
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我在上发布了问题，但不幸的是到目前为止还没有得到答案，所以我在这里克隆了它，希望有人能帮上忙。
我是机器学习方面的新手。最近，我试图从中学到一些东西，并得到了以下的关注：
我有按类别分类的产品。此外，我有用户与性别和设备模型的信息。
首先，我做了一个卡方检验，以检查类别和性别+设备信息是否相关。例如，我的p值是0.000012，所以我说用户(性别+设备)与类别相关。
因此，如果一个新用户带着他的性别(女性)+设备(IPhone)而来：
作为卡方检验的结果，性别+设备与类别之间应该有关联。所以我选择了使用iPhone的女性消费的前10大类。我拿到了清单，例如: 1.时尚，2.移动设备. 3.
浏览 1提问于2014-11-25得票数 0
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我正在寻找与时间序列中的异常点检测有关的方法。
一个人在多个基础上加班看医院，每一次都有一些测量结果(bmi，blood_pressure，stress_level)。通常，对于大多数人来说，压力值是一样的，但是对一个人来说，压力值会随着时间的推移而不断增加。因此，我们的想法是找到这样一个人谁是不同的所有其他时间。
我已经搜索过的一些文献试图处理连续数据上的时间序列，有些方法涉及基于相似度的方法，其中创建了平均阈值相似度(DTW和DTW-自适应)，与最近的邻居接近一个距离大于阈值的最不相似的序列。这些系列通常是长的，是传感器的观测。
我正在看的这个序列是一个离散观测的短时间序列，它的长度可能会
浏览 0提问于2019-12-26得票数 0
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我使用序列回归树来检验职业轨迹的差异。无论是在图中还是在对树的打印描述中，都没有在TraMineR帮助菜单或Matthias关于序列回归树/加权集群的论文中解释缩写。
请你让我知道以下缩写在下面的例子是什么意思(d-关于等级提升的377名参与者在15年(30个周期，每个6个月)？非常感谢!
印刷输出
Dissimilarity tree:
Parameters: minSize=18.85, maxdepth=3, R=5000, pval=0.01
Formula: matOM ~ Age + Degree + Gender + YearsSinceGrad
Global R2:
浏览 2提问于2013-08-27得票数 2
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解读安德森达林试验
、、、、
想知道如何解释python中安德森达林测试的结果。
似乎AD stat必须低于其相关意义级别上的临界值，尽管我不知道如何从函数的返回中正确地确定这一点。
这是函数的结果。
AndersonResult(statistic=1.383562257554786,
critical_values=array([0.574, 0.654, 0.785, 0.916, 1.089]),
significance_level=array([15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]))
浏览 1提问于2018-12-24得票数 3
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我是这方面的新手。在使用统计测试对算法进行比较时，我面临一些问题。本文给出了几种分类算法的Gmean结果。鲍鱼、平衡秤、Car、国际象棋是这里的数据集，ROS、RUS、RFS、NoS是算法.
如果我想用一些统计检验(如t检验、Friedmen检验、Wilcoxon检验等)来比较哪个数据集比其他数据集更好，那么我能用下表比较算法吗？
ROS RUS RFS NoS
Abalone 0.003 0.0036 0.0039 0
Balance-scale 0.8858 0.8065 0.8
浏览 0提问于2020-01-10得票数 2
我是统计学新手。我正在试验一个样本Kolmogorov-Smirnov测试。我能在D max之前找到。但我很困惑于假设检验的进展。
为了确定这个假设，我是否应该--
表中的临界值
如果测试统计量D大于从表中获得的临界值，则拒绝
或
KS状态值P值。
哪一个更好?读那个p值更好。在中，他们告诉"kstest决定通过将p值p与显着性水平Alpha进行比较，而不是通过将测试统计量ksstat与临界值cv进行比较，从而拒绝空假设。由于kstest是近似的，因此将kstest与cv进行比较，有时会得出与p与Alpha不同的结论。“
但却找不到任何关于相同的等式。
在上面的参考文献中，我怀疑他们
浏览 3提问于2015-10-08得票数 0
1回答
利用相关矩阵，我得到了一些结果：
Count_words -0.098857
Count_numbers -0.008305
Count_symbols -0.025853
Count_question -0.031649
Count_equal 0.224223
Count_characters 0.09
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
浏览 0提问于2021-02-08得票数 1
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2回答
如何将假设检验应用于ML模型中的特征？比方说，我正在做一个回归任务，我想削减一些特性(一旦我训练了我的模型)来提高性能。如何应用假设检验来确定该特性是否有用？我只是有点困惑于我的零假设会是什么，重要性的水平，以及如何运行实验来获得特性的p值(我听说0.15的显着性水平是一个很好的阈值，但我不确定)。
例如。考虑到三台机器(A，B，C)的生产情况，我正在做一个回归任务来预测我工厂的成本。我对数据进行线性回归，发现机器A的p值大于我的显着性水平，因此，它在统计上没有显着性，我决定在我的模型中放弃这个特征。
数据如下所示
d = ('Cost': [44439, 43936, 444
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
1回答
双边检验中显着性水平与p值的比较
、、、、
我的p值是0.608.对于一个双边测试场景，，如果我取95%的置信度，即5%的显着性或alpha = 0.05，
在这种情况下，我们应该说，任务的答案是：
"0.608 > 0.025，因此，我们不能拒绝零假设。“
或者，我们应该说：
"0.608 .>0.0 5，因此，我们不能拒绝零假设。
我的理解(主要是推断)是，假设数据是标准正态分布的，如果它是一个双边测试，那么将alpha(或显着性级别)除以二，然后再将它与p值进行比较。？？
请纠正我的理解？非常感谢
浏览 1提问于2021-03-16得票数 0
我正在使用r中的lavaan包对我的调查问卷运行CFA。我如何获得因素的相关矩阵，该矩阵还包括显着性水平的数据？(即p值)当我使用行cov2cor(inspect(fit, what = "est")$psi)时，我得到了矩阵，但没有得到p值。 以下是该模型的示例代码： CFA.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3
textual =~ x4 + x5 + x6
speed =~ x7 + x8 + x9 '
fit <- lavaan(CFA.model
浏览 32提问于2020-11-15得票数 0
我正在研究某一行业的收入增长率在收入分配的不同部分是否存在显著差异，以确定收入差距是否正在显著拉大或缩小。
QUANTREG模型
我在SPSS中做了分位数回归(我刚开始编码，只有Python的基本知识，所以我需要你的帮助)。因变量是指数化收入，自变量是时间(这个数据集中的季度)，人口统计学组，职业部门。我还添加了每个虚拟人的交互条件和时间变量。
因此(至少在我看来)，这个模型允许在三个层次上比较收入的变化：
(例如，与数据输入工作相比:数据分析增加了100欧元，数据科学增加了200欧元)time*data_scientist系数在90%Q中比在10%Q中大得多，这表明高收入数据科学家的收入随着
浏览 1提问于2021-01-02得票数 0
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我正在构建一个开源项目，它将测量不同Facebook广告点击率的差异是否显着。受的启发，我写了下面的ruby代码(假设没有在其中定义的任何方法都完全按照它们所说的做)。
点击率被定义为点击广告的人数与看到该广告印象的人数的百分比。
# ** exponentiation
# * multiplication
# / division
def standard_deviation
(experiment_ctr/(control_ctr**3) * (no_of_clicks_for_control +
浏览 6提问于2011-03-08得票数 5
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R中的假设检验
、、
我目前正在对数据集进行线性回归。我需要测试假设H0:B1=0与H1:B1=/=0的显着性lvl = 0.05，并找到p值。我运行命令summary(lm(y~x~))和p-value was 0.02781，但是当我尝试t.test(x,y)时，我得到了p-value = 5.71e-15，为什么呢？
浏览 9提问于2020-03-19得票数 2
据我所知，在Lasso和elasticnet模型中，我们没有检验系数的意义。这是因为在这些模型中，不重要的特征系数会变成零吗？这是否意味着这些模型中的所有功能都是重要的？为什么我们不检查拉索和净弹性模型中系数的重要性？
浏览 0提问于2021-10-31得票数 1
1回答
我想要检测图片中重要的ROI元素。(我想得到这个职位)我测试了一个恢复的。我希望，在一张图片中最重要的区域具有最高的能量水平。我已经生成了一个垂直接缝和一个水平接缝，并选择了交叉点。但这种方法似乎并不完美。下面是一些例子：
良好的检测能力：
近乎可接受的；的
更差的检测：
(也许重点是好的结果。这就是最大值的要点。这张图片中的能级)
有没有人有办法检测roi更好？
问候，渴望
浏览 0提问于2012-07-07得票数 3
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我正在使用Gavin的有用的惠给包来提取因子变量的两个不同级别的两种平滑的差异。平滑是由精彩的mgcv软件包生成的。例如
library(mgcv)
library(gratia)
m1 <- gam(outcome ~ s(dep_var, by = fact_var) + fact_var, data = my.data)
diff1 <- difference_smooths(m1, smooth = "s(dep_var)")
draw(diff1)
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
浏览 10提问于2022-01-31得票数 1
2回答
我有一个二进制分类问题(目标0 0 1)，我有两个变量连续和分类作为特性。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
我正在尝试评估/测试我的数据是否适合某个特定的发行版。
关于它有几个问题，我被告知要使用scipy.stats.kstest或scipy.stats.ks_2samp。它看起来很简单，给它：(A)数据；(2)分布；(3)拟合参数。唯一的问题是我的结果没有任何意义？我想测试我的数据的“好”性，它适合不同的发行版，但是从kstest的输出中，我不知道我是否能做到这一点？
"SciPy包含K“
说
第一个值是测试统计数据，第二个值是p-值。如果p值小于95 (显着性水平为5%)，这意味着不能拒绝两个样本分布相同的Null-Hypothese。
这只是展示了如何适应：
np.
浏览 3提问于2016-08-24得票数 9
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我有两个二进制事件(eventA和eventB)，我想知道这两个事件中是否有任何巧合。因此，我将使用新的包CoinCalc来研究这两者之间的潜在关系。
library(CoinCalc) #note that the package is not visible (at least for) me in CRAN. I got it from GitHub https://github.com/JonatanSiegmund/CoinCalc
两个二元事件
eventA= c(0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0
浏览 6提问于2016-10-24得票数 0
1回答
我有一个后续的问题，从我的上一篇文章。
在创建这样的mppm模型时：
Str <- hyperframe(str=with(simba, Strauss(mean(nndist(Points)))))
fit0 <- mppm(Points ~ group, simba)
fit1 <- mppm(Points ~ group, simba, interaction=Str,
iformula = ~str + str:id)
使用anova.mppm进行似然比测试表明，交互作为一个整体是非常重要的，但我也想测试：
每个个体的id是否表现出显著的规律
浏览 6提问于2022-01-02得票数 0
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在大多数流行的软件包(rpart等)中，决策树分割是基于信息增益、熵或基尼指数的。
是否有一个流行的决策树包(“R”或python)可以使用x-平方统计量指定节点拆分质量？
浏览 0提问于2016-06-07得票数 0
1回答
三组假设检验
、、、、
根据这些数据，A、B和C组的平均销售额在统计上是否相同？
我在AB，BC，CA上做了t.test。对于CA，p值>0.05，所以我得出结论，对于CA，我们不能拒绝零假设，而且平均值可能是相同的。
H1-替代假说-- 36-45组和46-50组之间的均值差异并不等于0。
我的问题是-我做得对吗?还是有其他方法来检验三组的假设？
浏览 15提问于2022-12-03得票数 0
我在一个巨大的基因列表上做了差异表达，我只在我想研究的外部基因列表中选择有意义的基因。当我在标题栏上表示我的重要值时，我从经过调整的t检验(BH校正)中得到的p值是不一样的；对于这个same图，我使用了ggpubr函数stat_compare_means()，而出现的p值与用limma得到的值完全不同和简略。
有人知道这是否正常吗？
我绘制的基因应该是正确的，我检查了好几次。
谢谢
浏览 18提问于2022-02-16得票数 0
1回答
在对训练数据拟合logistic回归模型后，是否有方法得到每个系数的显着性水平？
我想找个办法，但我自己也搞不懂。
我想，如果我运行chi sq测试，我可能会得到每个特性的显着性水平，但首先，我不确定是否能够对所有功能一起运行测试，其次，我有数字数据值，所以它是否会给我正确的结果，这也是一个问题。
现在，我正在使用statsmodel和scikit学习运行建模部分，但我当然想知道如何从pySparl、ML或MLLib本身获得这些结果。
如果有人能弄清楚一点，这会有帮助的。
浏览 2提问于2016-12-05得票数 5
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我有一个包含14万个观测值的数据集，并且正在尝试使用两个不同的预测器来比较ROC (接收器操作特性)。但是，roccomp命令会失败，并显示报告too many values的r(134)错误。我使用的是Stata/MP 12，如果有区别的话。有没有解决这个问题的办法？
浏览 2提问于2013-10-19得票数 1
1回答
我想知道教育水平是否对回答这个问题有影响：“你认为气候在变化吗？” 我的教育水平变量有3个级别，这个问题有5种不同的可能答案(可能在变化，肯定在变化等)。 我不确定哪种统计方法在这里比较合适
浏览 6提问于2020-05-01得票数 0
我正在尝试创建一个R标记文档，其目的是自动报告我们学校的笔试成绩。它包括两个数据可视化结果(参数化，以考虑不同科目和考试类型之间的差异)。
在我的代码中有一个部分，其目的是确定结果来自多少个单独的类。
length(levels(data$class))
并自动进行独立样本t检验或方差分析以检验班级间的差异，使用考试总分数作为因变量。
代码的这一部分工作正常。然而，接下来是一段实际的文本，我也想将其参数化，以便自动报告已进行的任何测试的结果。它使用文本中的参数，如下所示：
The results of the `r ifelse(length(levels(fulldata$Osztály))
浏览 2提问于2022-05-25得票数 1
1回答
我在R中使用了'spatstat‘包，并获得了一组Ripley的K函数(或L函数)。我想找到一种很好的方法，在一条平均线上求出这组图形的平均值，并绘制出这条平均线周围的标准偏差或置信区间。
到目前为止，我已经尝试过：
env.A <- envelope(A, fun=Lest, correction=c("Ripley"), nsim=99, rank=1, global=TRUE)
Aa <- env.A
avg <- eval.fv((Aa+Bb+Cc+Dd+Ee+Ff+Gg+Hh+Ii+Jj+Kk+Ll+Mm+Nn+Oo+Pp+Qq+Rr+Ss+
浏览 1提问于2020-04-24得票数 0
1回答
CS实验中不确定性的量化
、、、
嘿，
我正在写计算机科学的MSc论文。更具体地说，我正在研究将分布式语义模型的超参数用作统计依赖解析器中的特征时的效果。我使用的是word2vec，一个基于非确定性神经网络的单词嵌入软件。为了能够验证我的结果，我必须量化我的模型中的非确定性程度。
然而，我确实认为这个问题可以在更抽象的层面上提出--我可以使用什么测试来量化统计模型中的非确定性程度？例如，当执行相同的实验五次时，我得到了以下结果：
89.5, 89.7, 89.4, 89.5, 89.9
我如何确定我的系统的“不确定性”，并将其作为接受或丢弃未来实验结果的基础？
浏览 13提问于2017-02-26得票数 0
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1回答
我有两个矩阵(不同的行和相同的列)。我要计算两个矩阵的行之间的相互关系。(元素相关性).the第一个是这样的：
A 2 5 B 6 9 c 7 8
第二个是这样的：
D 8 6英1 7法7 9
在这种情况下，结果将是一个3乘3矩阵(元素之间的相互关系，如果可能的话，显着性水平)。我怎么能做到呢？
浏览 3提问于2015-01-08得票数 1
2回答
我知道有许多问题已经公开，可以在多面图中增加ggplot2的显着性水平。然而，作为一个R初学者，我没有为我的情节找到解决方案。我的数据(.txt文件)可在此链接中找到：
1drv.ms/t/s!AsLAxDXdkA9Mg8oXdJ-qxD5AeB4KAw
有四列:三个因子水平(温度，寄生蜂种和行为)和一个数字水平(寄生和杀死寄主的数量)。
我用下面的代码运行绘图：
ggplot(mydata, aes(x = temperature, y = value, fill = species)) +
facet_grid(. ~ behavior) +
stat_summary(fun.
浏览 2提问于2018-02-03得票数 3
1回答
我有一个数据集plink.raw，我正在测试maker CN00020133 (有3级0、1、2)是否与phenotype5相关联。我想使用GLM或fisher提取测试来比较0 vs 1和2 vs1：
table(plink.raw$phenotype5,plink.raw$CN00020133)
1 0 2
0 3559 0 7
1 14806 54 123
使用GLM进行测试，我可以看到0和1的p值是0.912894。
plink.raw$CN00020133 <- f
浏览 2提问于2019-12-13得票数 1
我的同事们使用一些不寻常的方法来估计我们公司一些相关流程的绩效与历史水平相差有多远。它们的性质与这场讨论的目的并没有真正的关系。我们可以在这里假设，最终的结果可以用一些实数来表示，这些实数随时间的变化而波动，并且有一些季节性成分。
它们与历史数据(不包括最近的时期(比如上个月))拟合一个回归模型(与XGBoost)，并将最近的值与模型的预测值进行比较。
我认为，这基本上是一种过度杀戮，是一种扭曲的统计意义检验。我们应该实际计算一些标准化的历史指标(按相关群体分层，并在适当情况下考虑季节性)，而不是拟合模型和进行预测，然后使用显着性水平进行标准显着性检验，从商业角度来看，这将是有意义的。
我说的
浏览 0提问于2020-02-02得票数 1
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显着性值
、
我在上找到了这个情节
我在那里看到了什么？根据{-1,1}对关联进行着色，并以交叉表示显着值。这些十字架说明了什么？它们是否位于违反意义价值的条目中？
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
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假设我有这两种型号
dat1 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(2,5,2,1,7,9))
dat2 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(3,3,4,3,4,2))
mod1 <- lm(y~x,data=dat1)
mod2 <- lm(y~x, data=dat2)
并计算各模型中x水平之间的t检验。
t1 <- pairs(emmeans(mod1, ~x))
t2 <- pairs(emmeans(mod2, ~x))
我如何评估这两种模式在这种对
浏览 0提问于2019-04-26得票数 0
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数据簇数比较的统计检验
、、、、
我正在由K观测和d变量组成的数据集上执行-means集群，并试图确定集群的最佳数量。是否有一个测试可以确定添加另一个集群的统计意义？
我考虑过F-test和下面的F-statistic
F = \frac{ \Big( \frac{WCSS_k-WCSS_{k+1}}{d(k+1)-dk} \Big)}{ \Big( \frac{WCSS_{k+1}}{n-d(k+1)} \Big)} = \frac{ \Big( \frac{WCSS_k-WCSS_{k+1}}{d} \Big)}{ \Big( \frac{WCSS_{k+1}}{n-dk-1} \Big)}
其中WCSS_i是包含i簇的模
浏览 0提问于2023-03-10得票数 0
什么是Null和alternated假设？
水平平稳性的KPSS检验
数据:返回KPSS级别= 0.072065，截断延迟参数= 2，p值=0.1.
警告消息: In kpss.test(返回)：p值大于打印的p值
浏览 7提问于2018-08-03得票数 0
1回答
我正在处理一个数据问题。我的数据集由(X，Y)坐标的观测组成，表示某个网格上的位置。有两个基于变量Z的组，A组是Z>10的所有点，B组是Z<10的所有点。
将(X，Y)坐标的两组分别进行聚类，比较星系团的位置，得出Z对点位置的影响是一个好主意吗？
我想用统计学的方法来说明，如果有的话，A组和B组的点数是多么的不同。所以我可以说，区别是因为Z。
浏览 0提问于2019-10-22得票数 1
我对200个值的数据做了夏皮罗-威尔克测试；
shapiro.test(values.txt)
W = 0.89901, p-value = 2.176e-10
该数据的99%置信区间为54.82，59.02，平均值为56.92，stdev = 11.49。夏皮罗-威尔克测验是支持置信区间的有效性，还是反对它？W表示什么？
浏览 1提问于2020-05-26得票数 0
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我正在尝试找到一种方法，在我的数据框中添加一列，将两个处理组中的值分类为与对照相似或不同，这取决于这些值是否在统计上与对照不同。
我不确定这是否可能，但让我们假设我有一些类似于
df <- data_frame(species = rep(c("X1", "X2", "X3", "X4"), times = 12),
condition = rep(c("Control", "Treat1", "Treat2"), each = 16),
v
浏览 1提问于2017-02-16得票数 0
1回答
目前，我正在使用不同的双VAR模型来分析协整关系。
有如下一对时间序列:x是I(0)，Y(1)。由于X和Y的顺序不一致(即I(1)和I(1))，所以不能用vars包进行Johansen和Juselius (ca.jo)测试。相反，我必须考虑Pesaran等人的测试。(2001)适用于不同顺序集成的时间序列。
这是我与一个名为ardl的包对不同顺序的变量进行协整测试的可重复代码。
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("fcbarbi/ardl")
library(ardl)
浏览 10提问于2017-09-06得票数 1
1回答
给定12个用户的以下数据:用户名、控制交易数量、测试收入、控制收入
以下是数据外观的示例
你能帮我弄清楚如何计算测试更有利可图的假设的重要性吗(最好是使用excel)？我考虑使用的衡量标准是每个客户收入提升的百分比。
附注：我有统计学背景，但不是专家，所以请尽量简单。
浏览 5提问于2020-12-03得票数 0
无法为不同的alpha水平创建不同幂函数的曲线图。这就是我目前所拥有的，但我不知道如何创建多条线来表示不同alpha水平上的平滑幂函数：
d <- data.frame()
for (s in seq(0,.5,.05)) {
for (n in seq(20,500,by=20)){
d <- rbind(d,power.t.test(n=n,delta = 11,sig.level=s,sd= 22.9))
}
}
d$sig.level.factor <-as.factor(d$sig.level)
plot(d$power~d$n, col=d$si
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
1回答
虽然这里回答了一个类似的问题，但我想采取一种不同的方法。假设我有一个二元目标变量1/0和一个分类变量M/F，由此，我可以得到一个比例为p1的M和目标1的F，而p2的F是目标1的，N1和N2分别是M和F的总数。对H0: p1=p2进行测试是否明智？如果H0不能被拒绝，它是否表明性别与目标没有任何关联？
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
1回答
下面的代码对我创建的自定义发行版生成10000 t测试。
> x <- replicate(10000,{
t.test(rcn(20,.25,25), mu=0, alternative="greater")
})
我正在构建一个经验的显着性水平，所以我感兴趣的是检验统计量的数量，这些统计量超过了相关t分布的临界值，即1.729 (对于19自由度的t分布)。
我如何在这里选择(并计数)这些测试统计数据？他们的数量超过10000的比率，模拟的总数，将给我的经验水平的意义。
浏览 1提问于2014-01-13得票数 0
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