mtest egy Python végrehajtása m-teszt, a két minta vizsgálati alapuló modell kiválasztása és leírt [1] és [2].
Annak ellenére, hogy ezek fontosságát alátámasztó kísérleti következtetéseket, standard statisztikai vizsgálatok gyakran nem megfelelőek a kutatási területek, mint például az élettudományok, ahol a tipikus minta kicsi, és a teszt feltételezések nehéz ellenőrizni. Ilyen körülmények között, standard tesztek általában túlságosan konzervatívnak lennie, és nem így kimutatására jelentős hatást az adatokat.
Az m-teszt klasszikus statisztikai teszt abban az értelemben, meghatározó jelentőségű a hagyományos kötött az I. típusú hibák. Másrészt, ez alapján Bayes modell kiválasztása, és így figyelembe veszi a bizonytalanság a modell paramétereit, mérsékelve a probléma a kis minták mérete.
Az m-teszt azt találtuk, hogy általában nagyobb teljesítmény (kisebb frakció II típusú hibák), mint egy t-teszt hiba kis minta méretben (3-100 minta).
[1] Berkes, P., Fiser, J. (2011) A frequentist két minta vizsgálati alapuló Bayes modell kiválasztása. arXiv: 1104.2826v1
[2] Berkes, P., Orbán, G., Lengyel, M., és Fiser, J. (2011). Spontán agykérgi aktivitás kiderül fémjelzi optimális belső modell a környezet. Science, 331: 6013, 83-87.
mtest asztalok
mtest hajók gyorsítótáraz táblázatok statisztikák, hogy kiszámolja a p-érték és a hatalom új adatok a lehető leghatékonyabb módon. A könyvtár elosztott asztalok p-értékek (I. típusú hiba) N = 3,4, ..., 20 és N = 30,40, ..., 100. Ezek a táblák kapcsolatos leggyakoribb esetek. Új táblák kerülnek kiszámításra, ha szükséges, bár befejezése eltarthat néhány órát. Type II error táblák nem tartalmazza, hogy a csomag mérete kicsi.
Lásd scriptscompute_basic_tables.py példaként script előtti compute asztalok, amire szüksége lehet. A script él a joblib könyvtár szétosztani a számításokat több mag.
követelmények :
- Python
- SciPy
- pymc
Hozzászólás nem található