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欢欢 · 2021年11月23日

【正态分布方差】【多重检验和错误发现】【假设检验类型汇总】

【正态分布方差】

这两个图都是服从正态分布,为什么方差的表达式不一样哦?是因为前者针对所有sample,而后者针对一个sample内部的分布吗

【多重检验和错误发现】

1.这道例题的意思是,通过BH Criteria,可以减少一类错误的概率是吗?(因为调整之后,只有一次实验是拒绝了原假设的,这样一类错误的概率就会大大降低)

2.BH是什么意思…

3.教材有一句话是:The expected portion of false positives is the false discovery rate (FDR)。这个怎么理解?


【假设检验类型汇总】

1.求两个总体的均值是否相等的t检验的自由度应该是多少?表格里没写。

2.pair comparisons test中的计算,绿色标注的这部分,我用计算器算出来怎么是6.06哦?(均值计算器算出来是对的


辛苦助教~


4 个答案
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星星_品职助教 · 2021年11月24日

回复问题三:

1)表格中写t的那个检验自由度本身是一个比较复杂的公式,不需要掌握,忽略即可;其余的都是括号内的数字。


2)计算器算出来样本标准差为6.0663没有问题,老师上课写的是6.07而非0.07.

欢欢 · 2021年11月25日

好的谢谢~因为题目设置必须三分钟才能下一个问题,而我的问题有点多上班族复习时间比较短,所以就汇总一下发出来。不好意思哈。

星星_品职助教 · 2021年11月25日

@欢欢

FDR的公式不用掌握,是老师额外补充的。公式和老师画的矩阵都是二级的内容,一级的原版书上没有。

星星_品职助教 · 2021年11月24日

回复问题二:

1)这道例题的目的是展示在对α(p-value的阈值)进行了调整后,是否拒绝原假设。

一类错误的概率就是新的α值,经过调整后正常都是会降低的。

2)BH criteria就是将原有的α调整为新的α / n × i这个过程。B、H是两个人的名字首字母。

3)The expected portion of false positives is the false discovery rate (FDR)。指的是 FDR= FP / (FP+TP),即FP占所有被检测出“positive”的比例,也就是误判率。这个公式和老师上课画的TN FN FP TP的矩形原版书上都是没有的,可以不用掌握。

欢欢 · 2021年11月25日

误判率FDR的公式不用掌握是吧?确实有点难记…

星星_品职助教 · 2021年11月24日

同学你好,

本次提问由三大问题和六个小问题构成,此后可以分为六次或三次提问。

分次回复,回复问题一:

第一张图,随机变量为样本均值X bar:

根据中心极限定理,样本均值X bar的标准差(即standard error)为总体标准差σ 除以根号n。

当总体标准差σ未知的情况下,可以用样本标准差s近似去替代总体标准差σ。

第二张图,X为随机变量本身,σ就是X作为总体的标准差


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