คำถามติดแท็ก hypothesis-testing

อดีตเพื่อนร่วมงานเคยโต้เถียงกับฉันดังนี้: เรามักจะใช้การทดสอบเชิงบรรทัดฐานกับผลลัพธ์ของกระบวนการที่ภายใต้ค่า null จะสร้างตัวแปรสุ่มที่เป็น แบบอะซีพโทติกหรือใกล้เคียงปกติ ในยุคของหน่วยความจำราคาถูก, ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลได้อย่างรวดเร็วการทดสอบภาวะปกติควร เสมอปฏิเสธ null ของการกระจายปกติสำหรับขนาดใหญ่ ( แต่ไม่ใหญ่เมามัน) ตัวอย่าง ดังนั้นจึงควรใช้การทดสอบเชิงบรรทัดฐานในทางที่ผิดสำหรับตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ เท่านั้นเมื่อพวกมันมีพลังงานต่ำและควบคุมอัตราการพิมพ์ที่น้อยลง นี่เป็นอาร์กิวเมนต์ที่ถูกต้องหรือไม่? นี่เป็นข้อโต้แย้งที่รู้จักกันดีหรือไม่? มีการทดสอบที่รู้จักกันดีสำหรับสมมติฐานว่าง 'fuzzier' มากกว่าปกติหรือไม่?

298 hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical 

หลังจากลงเรียนวิชาสถิติแล้วพยายามช่วยเหลือเพื่อนนักเรียนฉันสังเกตเห็นวิชาหนึ่งที่ดลใจให้อาจารย์ใหญ่ตีกันมากคือตีความผลการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ ดูเหมือนว่านักเรียนจะเรียนรู้วิธีการคำนวณตามที่กำหนดโดยการทดสอบที่กำหนดได้อย่างง่ายดาย เครื่องมือที่ใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องรายงานผลการทดสอบในรูปของ "ค่า p" หรือ "ค่าที" คุณจะอธิบายประเด็นต่อไปนี้ให้กับนักเรียนที่เรียนหลักสูตรแรกในสถิติได้อย่างไร: "p-value" หมายถึงอะไรที่เกี่ยวข้องกับสมมติฐานที่กำลังทดสอบ มีกรณีที่ควรมองหาค่า p สูงหรือค่า p ต่ำหรือไม่ ความสัมพันธ์ระหว่างค่า p และค่า t คืออะไร?

246 hypothesis-testing  p-value  interpretation  intuition  canonical-question 

เมื่อเร็ว ๆนี้บทความนี้ได้รับความสนใจอย่างมาก (เช่นจากWSJ ) ผู้เขียนสรุปว่า Facebook จะสูญเสียสมาชิก 80% ภายในปี 2560 พวกเขาอ้างถึงการคาดการณ์ของแบบจำลอง SIRซึ่งเป็นแบบจำลองแบบแยกส่วนที่ใช้บ่อยในการระบาดวิทยา ข้อมูลของพวกเขามาจากการค้นหาของ Google สำหรับ "Facebook" และผู้เขียนใช้อนิจกรรมของ Myspace เพื่อตรวจสอบข้อสรุปของพวกเขา คำถาม: ผู้เขียนทำผิด "ความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความถึงสาเหตุ" หรือไม่? รุ่นและตรรกะนี้อาจใช้งานกับ MySpace ได้ แต่มันใช้ได้กับเครือข่ายโซเชียลใด ๆ หรือไม่? อัปเดต : Facebook กลับมาอีกครั้ง เพื่อให้สอดคล้องกับหลักการทางวิทยาศาสตร์ "สหสัมพันธ์เท่ากับสาเหตุ" การวิจัยของเราแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าพรินซ์ตันอาจตกอยู่ในอันตรายจากการหายไปอย่างสิ้นเชิง เราไม่คิดว่าพรินซ์ตันหรืออากาศของโลกกำลังจะไปทุกที่เร็ว ๆ นี้ เรารักพรินซ์ตัน (และอากาศ) และเพิ่มการเตือนครั้งสุดท้ายว่า“ ไม่ใช่การวิจัยทั้งหมดที่สร้างขึ้นเท่ากัน - และวิธีการวิเคราะห์บางอย่างนำไปสู่ข้อสรุปที่บ้า

138 hypothesis-testing  correlation  epidemiology  social-network 

ในบทความล่าสุดของAmstat Newsผู้เขียน (Mark van der Laan และ Sherri Rose) ระบุว่า "เรารู้ว่าสำหรับกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่เพียงพอทุกการศึกษารวมถึงที่สมมติฐานว่างเปล่าไม่มีผลจริง - จะประกาศ ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ". ฉันก็ไม่รู้เหมือนกัน มันเป็นเรื่องจริงเหรอ? หมายความว่าการทดสอบสมมติฐานไม่มีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

129 hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data 

เรามีแท็กหลายเธรดที่ติดแท็กเป็นค่า pที่เปิดเผยความเข้าใจผิดมากมายเกี่ยวกับพวกเขา สิบเดือนที่ผ่านมาเรามีหัวข้อเกี่ยวกับวารสารจิตวิทยาที่ "ต้องห้าม" -valuesพีppตอนนี้สมาคมอเมริกันสถิติ (2016)กล่าวว่ามีการวิเคราะห์ของเราที่เรา "ไม่ควรจบลงด้วยการคำนวณที่ -value"พีpp สมาคมสถิติอเมริกัน (ASA) เชื่อว่าชุมชนวิทยาศาสตร์จะได้รับประโยชน์จากคำแถลงอย่างเป็นทางการที่อธิบายถึงหลักการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการใช้และการตีความอย่างเหมาะสมพีpp คณะกรรมการระบุวิธีการอื่น ๆ ซึ่งอาจเป็นทางเลือกหรือข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่า :พีpp ในมุมมองของการใช้ผิดวิธีที่แพร่หลายและความเข้าใจผิดเกี่ยวกับค่า , สถิติบางคนชอบที่จะเสริมหรือแม้กระทั่งแทนที่ค่า ด้วยวิธีการอื่น ๆ เหล่านี้รวมถึงวิธีการที่เน้นการประมาณค่าการทดสอบเช่นความมั่นใจความน่าเชื่อถือหรือช่วงการทำนาย วิธีการแบบเบย์ มาตรการทางเลือกของหลักฐานเช่นอัตราส่วนความน่าจะเป็นหรือปัจจัยเบย์ และแนวทางอื่น ๆ เช่นการสร้างแบบจำลองเชิงทฤษฎีการตัดสินใจและอัตราการค้นพบที่ผิด มาตรการและวิธีการทั้งหมดเหล่านี้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานต่อไป แต่พวกเขาอาจระบุขนาดของผลกระทบโดยตรง (และความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้อง) หรือว่าสมมติฐานนั้นถูกต้องหรือไม่พีพีppพีpp ดังนั้นขอจินตนาการหลัง -values ความเป็นจริง ASA แสดงวิธีการบางอย่างที่สามารถใช้แทนค่าแต่ทำไมถึงดีกว่า ข้อใดที่สามารถทดแทนชีวิตจริงสำหรับนักวิจัยที่ใช้ค่าสำหรับทุกชีวิตของเขา? ฉันคิดว่าชนิดของคำถามนี้จะปรากฏในโพสต์ -values ความเป็นจริงดังนั้นบางทีเรามาพยายามที่จะเป็นขั้นตอนหนึ่งไปข้างหน้าของพวกเขา อะไรคือทางเลือกที่สมเหตุสมผลที่สามารถนำไปใช้นอกกรอบได้? ทำไมวิธีนี้ควรทำให้นักวิจัยหัวหน้าบรรณาธิการหรือผู้อ่านนำของคุณเข้าใจพีพีพีพีppพีppพีppพีpp เนื่องจากรายการบล็อกติดตามผลนี้แนะนำค่าจึงไม่สามารถเอาชนะได้ในความเรียบง่าย:พีpp p-value ต้องการเพียงแบบจำลองทางสถิติสำหรับพฤติกรรมของสถิติภายใต้สมมติฐานว่างเพื่อเก็บไว้ แม้ว่ารูปแบบของสมมติฐานทางเลือกจะใช้ในการเลือกสถิติ "ดี" (ซึ่งจะใช้สำหรับการสร้าง p-value) รูปแบบทางเลือกนี้ไม่จำเป็นต้องถูกต้องเพื่อให้ p-value …

100 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist 

ฉันมากใหม่สถิติและฉันแค่เรียนรู้ที่จะเข้าใจพื้นฐานรวมทั้ง -values แต่ตอนนี้มีเครื่องหมายคำถามขนาดใหญ่ในใจของฉันและฉันหวังว่าฉันจะเข้าใจผิด นี่คือกระบวนการคิดของฉัน:พีpp ไม่ใช่งานวิจัยทั่วโลกเหมือนลิงในทฤษฎีบทอนันต์ลิงหรือไม่? พิจารณาว่ามีมหาวิทยาลัย 23887 แห่งในโลก หากแต่ละมหาวิทยาลัยมีนักศึกษา 1,000 คนนั่นคือนักเรียน 23 ล้านคนในแต่ละปี สมมติว่าในแต่ละปีนักเรียนแต่ละคนไม่อย่างน้อยหนึ่งชิ้นส่วนของการวิจัยโดยใช้การทดสอบสมมติฐานด้วย\α = 0.05α=0.05\alpha=0.05 นั่นไม่ได้หมายความว่าแม้ว่าตัวอย่างการวิจัยทั้งหมดจะถูกดึงจากประชากรสุ่ม แต่ประมาณ 5% ของพวกเขาจะ "ปฏิเสธสมมติฐานว่างเปล่าว่าไม่ถูกต้อง" ว้าว. ลองคิดดู นั่นคือประมาณหนึ่งล้านงานวิจัยต่อปีได้รับการเผยแพร่เนื่องจากผลลัพธ์ "สำคัญ" หากนี่เป็นวิธีการทำงานนี่น่ากลัว มันหมายความว่า "ความจริงทางวิทยาศาสตร์" จำนวนมากที่เราได้รับนั้นขึ้นอยู่กับการสุ่มอย่างแท้จริง รหัส R อันเรียบง่ายดูเหมือนจะสนับสนุนความเข้าใจของฉัน: library(data.table) dt <- data.table(p=sapply(1:100000,function(x) t.test(rnorm(10,0,1))$p.value)) dt[p<0.05,] ดังนั้นบทความนี้ในที่ประสบความสำเร็จ -fishing: ฉันหลงกลล้านในความคิดของช็อคโกแลตช่วยลดน้ำหนัก นี่คือวิธีการพีpp ทั้งหมดนี้มีไว้เพื่ออะไรหรือ? นี่เป็นวิธีที่ "วิทยาศาสตร์" ควรทำงานหรือไม่

98 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

สมมติฐานบางอย่างสามารถทดสอบได้โดยใช้นักศึกษาของT -test (อาจจะใช้การแก้ไขเวลช์การแปรปรวนไม่เท่ากันในกรณีที่สองตัวอย่าง) หรือโดยการทดสอบไม่ใช่ตัวแปรเช่น Wilcoxon จับคู่ลงนามในการทดสอบการจัดอันดับการทดสอบ Wilcoxon-Mann-Whitney U, หรือการทดสอบเครื่องหมายจับคู่ เราจะตัดสินใจอย่างมีหลักการเกี่ยวกับการทดสอบใดที่เหมาะสมที่สุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากขนาดตัวอย่างเป็น "เล็ก" หลายตำราเบื้องต้นและบันทึกการบรรยายให้ "ผัง" วิธีการที่ปกติมีการตรวจสอบ (อย่างใดอย่างหนึ่ง - inadvisedly - โดยการทดสอบภาวะปกติหรือวงกว้างมากขึ้นโดยพล็อต QQหรือคล้ายกัน) ที่จะตัดสินใจระหว่างT -test หรือการทดสอบไม่ใช่ตัวแปร สำหรับ unpaired สองตัวอย่างT -test อาจจะมีการตรวจสอบต่อไปสำหรับความสม่ำเสมอของความแปรปรวนในการตัดสินใจว่าจะใช้การแก้ไขเวลช์ ปัญหาหนึ่งของวิธีนี้คือวิธีการตัดสินใจที่จะใช้การทดสอบขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สังเกตและวิธีการนี้มีผลต่อประสิทธิภาพ (พลังงานอัตราความผิดพลาดประเภทที่ 1) ของการทดสอบที่เลือก ปัญหาอีกประการหนึ่งคือความยากลำบากในการตรวจสอบมาตรฐานอยู่ในชุดข้อมูลขนาดเล็ก: การทดสอบอย่างเป็นทางการมีพลังงานต่ำดังนั้นการละเมิดอาจไม่ถูกตรวจจับได้ดี แม้การละเมิดที่ร้ายแรงจะไม่สามารถตรวจจับได้เช่นหากมีการกระจายการผสม แต่ไม่มีการสังเกตจากส่วนประกอบหนึ่งของส่วนผสม ซึ่งแตกต่างจากขนาดใหญ่เราไม่สามารถพึ่งพาความปลอดภัยของทฤษฎีขีด จำกัด กลางและบรรทัดฐานเชิงเส้นกำกับของสถิติการทดสอบและการแจกแจงแบบtnnn หลักการหนึ่งในการตอบสนองต่อสิ่งนี้คือ "ปลอดภัยไว้ก่อน": ไม่มีทางที่จะพิสูจน์ความน่าเชื่อถือของสมมติฐานในตัวอย่างเล็ก ๆ อีกประการหนึ่งคือการพิจารณาเหตุใด ๆ สมมติว่าปกติในทางทฤษฎี (เช่นตัวแปรคือผลรวมของส่วนประกอบสุ่มหลาย CLT ใช้) หรือสังเกตุ …

96 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

วลีp -hacking (เช่น: "data dredging" , "snooping" หรือ "Fishing") หมายถึงการทุจริตต่อหน้าที่ทางสถิติหลายรูปแบบซึ่งผลลัพธ์กลายเป็นนัยสำคัญทางสถิติเชิงประจักษ์ มีหลายวิธีในการจัดหาผลลัพธ์ "ที่สำคัญกว่า" ซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียง: วิเคราะห์เฉพาะชุดย่อย "น่าสนใจ" ของข้อมูลซึ่งพบรูปแบบ ล้มเหลวในการปรับอย่างเหมาะสมสำหรับการทดสอบหลายรายการโดยเฉพาะการทดสอบหลังการทดสอบและความล้มเหลวในการรายงานการทดสอบที่ไม่ได้มีนัยสำคัญ ลองการทดสอบที่แตกต่างกันของสมมติฐานเดียวกันเช่นทั้งการทดสอบแบบพารามิเตอร์และแบบไม่อิงพารามิเตอร์ ( มีการพูดคุยกันในหัวข้อนี้ ) แต่มีการรายงานที่สำคัญที่สุดเท่านั้น ทำการทดลองกับการรวม / แยกจุดข้อมูลจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โอกาสครั้งหนึ่งเกิดขึ้นเมื่อ "การทำความสะอาดข้อมูลผิดปกติ" แต่เมื่อใช้คำจำกัดความที่คลุมเครือ (เช่นในการศึกษาทางเศรษฐมิติของ "ประเทศที่พัฒนาแล้ว" คำจำกัดความที่แตกต่างกันทำให้เกิดกลุ่มประเทศที่แตกต่างกัน) หรือเกณฑ์การคัดเลือกเชิงคุณภาพ อาจเป็นข้อโต้แย้งที่สมดุลอย่างละเอียดว่าวิธีการศึกษาเฉพาะนั้นมีความแข็งแกร่งเพียงพอที่จะรวม); ตัวอย่างก่อนหน้านี้เกี่ยวข้องกับการหยุดที่ไม่จำเป็นเช่นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลและตัดสินใจว่าจะรวบรวมข้อมูลมากขึ้นหรือไม่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เก็บจนถึงปัจจุบัน ("นี่เป็นสิ่งสำคัญเกือบจะเป็นไปได้ลองวัดนักเรียนอีกสามคน!") ในการวิเคราะห์ การทดลองระหว่างการปรับตัวแบบจำลองโดยเฉพาะอย่างยิ่ง covariates ที่จะรวม แต่ยังเกี่ยวกับการแปลงข้อมูล / รูปแบบการทำงาน ดังนั้นเราจึงรู้ว่าการแฮ็คpสามารถทำได้ มันมักจะถูกระบุว่าเป็นหนึ่งใน"อันตรายของp-value "และถูกกล่าวถึงในรายงาน ASA เกี่ยวกับนัยสำคัญทางสถิติที่กล่าวถึงที่นี่ในการตรวจสอบข้ามดังนั้นเราจึงรู้ว่ามันเป็นสิ่งที่ไม่ดี …

94 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  model-selection  reproducible-research 

สมมติว่าฉันมีชุดข้อมูลตัวอย่างจากการแจกแจงที่ไม่รู้จักหรือซับซ้อนและฉันต้องการทำการอนุมานบนสถิติTTTของข้อมูล ความโน้มเอียงเริ่มต้นของฉันเป็นเพียงการสร้างพวงของตัวอย่างบูตด้วยการเปลี่ยนและคำนวณสถิติของฉันTTTในแต่ละตัวอย่างบูตเพื่อสร้างการกระจายประมาณสำหรับTTTT ตัวอย่างอะไรที่นี่เป็นความคิดที่ไม่ดี? ตัวอย่างเช่นกรณีหนึ่งที่การทำบูทสแตรปอย่างไร้เดียงสาจะล้มเหลวคือถ้าฉันพยายามใช้ bootstrap ในข้อมูลอนุกรมเวลา (พูดเพื่อทดสอบว่าฉันมีความสัมพันธ์อัตโนมัติที่สำคัญ) bootstrap ไร้เดียงสาที่อธิบายไว้ข้างต้น (การสร้างชุดข้อมูลที่iiiของชุดตัวอย่าง bootstrap ที่ n โดยการสุ่มตัวอย่างด้วยการแทนที่จากชุดเดิมของฉัน) จะ (ฉันคิดว่า) จะไม่ได้รับคำแนะนำเพราะมันละเว้นโครงสร้างในอนุกรมเวลาเดิมของฉัน รับเทคนิค bootstrap ที่นักเล่นชอบมากเช่น bootstrap บล็อก หากต้องการใช้วิธีอื่น Bootstrap จะมีอะไรอีกนอกเหนือจาก "การสุ่มตัวอย่างด้วยการแทนที่"

86 hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap 

เกี่ยวกับp-value s ผมสงสัยว่าทำไม % และ % ดูเหมือนจะเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับ ทำไมค่าอื่น ๆ เช่น % หรือ %111555"statistical significance"666101010 มีเหตุผลทางคณิตศาสตร์พื้นฐานสำหรับเรื่องนี้หรือนี่เป็นเพียงการประชุมที่จัดขึ้นอย่างกว้างขวาง?

80 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  history 

ฉันเริ่มตะลุยกับการใช้งานglmnetกับการถดถอยแบบ LASSOซึ่งผลลัพธ์ของความสนใจของฉันนั้นเป็นแบบขั้วคู่ ฉันได้สร้างกรอบข้อมูลจำลองขนาดเล็กด้านล่าง: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) m_edu <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1) p_edu <- c(0, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

25 กุมภาพันธ์ 2015 วารสารจิตวิทยาพื้นฐานและประยุกต์ใช้สังคม ออกบทบรรณาธิการห้าม -values และช่วงความเชื่อมั่นจากเอกสารทั้งหมดในอนาคตppp โดยเฉพาะพวกเขากล่าวว่า (การจัดรูปแบบและเน้นเป็นของฉัน): [... ] ก่อนที่จะตีพิมพ์ผู้เขียนจะต้องลบร่องรอยทั้งหมดของ NHSTP [ขั้นตอนการทดสอบนัยสำคัญสมมติฐานที่ว่างเปล่า] ( -values, t -values, F- Values, แถลงการณ์เกี่ยวกับความแตกต่างของ 'นัยสำคัญ' หรือขาด และอื่น ๆ )ppptttFFF คล้ายกับวิธีที่ NHSTP ไม่สามารถให้ความน่าจะเป็นของสมมติฐานว่างซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างกรณีที่แข็งแกร่งสำหรับการปฏิเสธช่วงเวลาความเชื่อมั่นไม่ได้ให้กรณีที่แข็งแกร่งสำหรับการสรุปว่าพารามิเตอร์ประชากรที่น่าสนใจน่าจะอยู่ภายในระยะเวลาที่กำหนด ระยะห่าง ดังนั้นช่วงความเชื่อมั่นจึงถูกแบนจาก BASP [... ] ด้วยความเคารพต่อวิธีการแบบเบส์เราขอสงวนสิทธิ์ในการตัดสินเป็นกรณี ๆ ไปและขั้นตอนแบบเบย์นั้นไม่จำเป็นหรือถูกแบนจาก BASP [... ] จำเป็นต้องมีกระบวนการทางสถิติเชิงอนุมานหรือไม่? - ไม่ [... ] อย่างไรก็ตาม BASP จะต้องมีสถิติเชิงพรรณนาที่รัดกุมรวมถึงขนาดผลกระทบ pppppp ppp …

73 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value  effect-size  psychology 

ฉันอ่านมากเมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างวิธีการทดสอบสมมติฐานของฟิชเชอร์กับโรงเรียนแห่งความคิดของเนย์แมน - เพียร์สัน คำถามของฉันคือไม่สนใจการคัดค้านทางปรัชญาสักครู่; เมื่อใดที่เราควรใช้วิธีการของชาวประมงในการสร้างแบบจำลองทางสถิติและเมื่อใดควรใช้วิธีการของเนย์แมน - เพียร์สันในระดับนัยสำคัญและอื่น ๆ ? มีวิธีปฏิบัติหรือไม่ในการตัดสินใจเลือกมุมมองที่จะรับรองในปัญหาการปฏิบัติที่ได้รับ?

73 hypothesis-testing  p-value  methodology 

สำหรับการศึกษาการจำลองฉันต้องสร้างตัวแปรสุ่มที่แสดง prefined (ประชากร) ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่มีอยู่YYYY ฉันดูในRแพ็คเกจcopulaและCDVineสามารถสร้างการแจกแจงหลายตัวแปรแบบสุ่มด้วยโครงสร้างการพึ่งพาที่กำหนด อย่างไรก็ตามเป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ไขหนึ่งในตัวแปรที่เป็นผลลัพธ์ของตัวแปรที่มีอยู่ ความคิดและลิงก์ไปยังฟังก์ชั่นที่มีอยู่นั้นได้รับการชื่นชม! สรุป: คำตอบที่ถูกต้องสองคำขึ้นมาพร้อมกับโซลูชันที่แตกต่าง: R สคริปต์โดย Caracal ซึ่งจะคำนวณตัวแปรสุ่มกับที่แน่นอน (ตัวอย่าง) ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า R ฟังก์ชั่นฉันพบตัวเองซึ่งจะคำนวณตัวแปรสุ่มที่มีการกำหนดประชากรความสัมพันธ์กับตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า [@ttnphns 'นอกจากนี้: ฉันใช้เสรีภาพในการขยายชื่อคำถามจากกรณีตัวแปรคงที่เดียวเป็นจำนวนคงที่ของตัวแปรคงที่; เช่นวิธีการสร้างตัวแปรที่มีคอร์เรชั่นที่กำหนดไว้ล่วงหน้าพร้อมกับตัวแปรคงที่บางตัวที่มีอยู่]

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

ในการถดถอยเชิงเส้นแบบหลายเหตุใดจึงเป็นไปได้ที่จะมีสถิติ F ที่มีความสำคัญสูง (p <.001) แต่มีค่า p สูงมากในการทดสอบ t ของ regressor ทั้งหมด? ในแบบจำลองของฉันมีผู้ลงทะเบียน 10 ราย หนึ่งมีค่า p-0.1 และส่วนที่เหลืออยู่สูงกว่า 0.9 สำหรับการรับมือกับปัญหานี้ดูคำถามที่ติดตาม

70 hypothesis-testing  regression  t-test  multicollinearity