hypothesis-test

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我正在訓練使用keras的深層神經網絡。其中一個分數叫做val_acc。我得到了70％的val_acc。我怎麼知道這是好還是壞？神經網絡是一個二元分類器，所以我試圖預測一個1或0.數據本身大約是65％0和35％1。我的70％val_acc有什麼好處嗎？

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用lpp測試CSR與R

我最近發佈了一個關於這樣做的正確方法的「非常新穎的R」問題，如果你對它感興趣，你可以在這裏找到它。 1 我現在已經設法開發出一個簡單的R腳本來完成這項工作，但現在結果讓我感到困擾。其中零假設是所述點隨機分佈我使用R鍵分析lpp（線性點模式）與mad.test。那功能長話短說執行假設檢驗。目前我有88 lpps來分析，而根據p.value其中86個是隨機分佈的，其中2個不是。這些是兩個沒有隨機分

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R中運行T.Test比較兩個不同的列

我必須在以下運行R A t.test：如果是單身的YearsAtCompany低於已婚意義不知何故，我需要比較YearsatCompany與婚姻狀況我曾嘗試： t.test(EmployeeAttrition$YearsAtCompany[Single],EmployeeAttrition$YearsAtCompany[Married],alternative = "less") 但是，

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R：在線性組合中添加常量，glht（）

所以我想複製一個stata函數，我在中看到的計量經濟學原理，Hill，Griffiths和Lim。我想要複製的函數在stata中看起來像這樣; lincom _cons + b_1 * [arbitrary value] - c 這是零假設H0：B0 + B1 * X = C 我能夠檢驗假設沒有恆定的，但我想測試線性組合時添加的恆定的參數。我瀏覽了glht()的包裝文件，但它只是一個例子，他們

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基於屬性的測試和變異測試有什麼區別？

我的這個問題的上下文是在Python中。假設檢驗庫（即產權爲基礎的測試）： https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/ 突變檢測庫： https://github.com/sixty-north/cosmic-ray

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何時需要多重比較校正？

我在假設檢驗方面不是很有經驗，並且在發生多重比較問題時有理解問題？正如我理解的多重比較當試圖從單個數據庫執行多個統計測試時發生問題。因此，爲了得出正確的結論，應該調整顯着性水平。（對嗎？）在我的情況下，我有一個數據庫，並對數據庫的不同部分執行多個t檢驗。換句話說，每個測試的數據都與另一個測試完全不同，而所有數據都屬於一個數據庫。所以，原則上多重比較問題不應該存在於我的測試中，是不是？在此先

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假設測試以確定平均值是否更大

我有一個測試Chrome瀏覽器版本（遙測）的性能測試套件。我試圖確定一個版本在給定的測試中是快/慢還是沒有明顯不同。對於每次測試運行，我提供了：avg，std，count，max，min，sum。我可以比較兩個測試運行（例如在兩個瀏覽器之間）和我給出的：delta avg，％delta avg，delta std，％delta std ......等。我還給出了p值（直方圖沒有顯着差異的概率）

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多項式迴歸的正態性檢驗

在R中，我對以下數據庫使用了多項式迴歸。它表明R2很好，係數和模型的顯着性水平均小於0.05。但是當使用shapiro.test來測試殘差時，p值爲0.01088，這意味着殘差不符合正態分佈。所以我想知道多項式迴歸是否有效。多項式迴歸的殘差是否必須滿足正態性假設？下面附加的是用於迴歸的代碼和數據。 alloy<-data.frame( x=c(37.0, 37.5, 38.0, 38.5

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將R用於缺乏擬合的F檢驗

我學會了如何使用R對缺乏擬合的迴歸模型進行F檢驗，其中$ H_0 $：「這裏沒有缺乏擬合迴歸模型「。其中df_1是自由度SSLF（正方形的失擬-總和）和df_2爲SSPE的自由度（由於純誤差平方和）。 Model 1: y ~ x1 + x2 Model 2: y ~ factor(x1) * factor(x2) Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)

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在R中獲得的默認p值

在R中，當我使用chisq.test（）函數時，計算的p值是多少？它是雙面的，上尾還是下尾？預先感謝幫助了這個初學者