Questions marquées «chi-squared»

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Fonctionnement du test Chi Squared de Pearson

À la suite d'un récent vote à la baisse, j'ai essayé de vérifier ma compréhension du test Pearson Chi Squared. J'utilise généralement la statistique du chi carré (ou la statistique du chi carré réduit) pour ajuster ou vérifier l'ajustement résultant. Dans ce cas, la variance n'est généralement pas...

chi-squared histogram
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Résidus de Pearson

Une question d'un débutant sur le résidu de Pearson dans le contexte du test du khi carré pour la qualité de l'ajustement: En plus de la statistique de test, la chisq.testfonction de R indique le résidu de Pearson: (obs - exp) / sqrt(exp) Je comprends pourquoi regarder la différence brute entre les...

chi-squared goodness-of-fit residuals
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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?

J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package:

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?

Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...

hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information
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Relation entre la distribution gamma et khi carré

Si où , c'est-à-dire que tous les sont iid des variables aléatoires normales de zéro moyenne avec les mêmes variances, puisY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Je...

chi-squared gamma-distribution