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我正在使用scipy.stats.ttest_ind和scipy.stats.wilcoxon进行t检验和Wilcoxon检验，但我不知道如何为它们设定重要水平。在正式文件中，没有提到任何关于这一问题的内容，这两种方法似乎没有任何争议。有人知道怎么设置吗？
正式文件：
浏览 9提问于2022-07-25得票数 0
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星的显着性水平
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嗨，这是在r中的显着性检验的定义。如果你在r中做一个线性回归，这就是r的反驳。信号。代码:0‘’0.001‘__’0.01‘0.05’。‘0.1’‘1我的问题是*，意义水平是多少?不可能是0。**为0.1%的显着性水平，*为1%的显着性水平。在5%.Is级别对吗？
浏览 2提问于2015-07-12得票数 3
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5%水平的显着性检验
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如果回归中的一个变量在0.1%的水平上具有统计学意义，这是否意味着它在5%的水平上也是显着的？我用*得到了变量的输出，现在想知道这是否会自动推断出它们在5%的水平上也是显着的。
浏览 44提问于2021-03-19得票数 0
如果长期稳定平均值为45，标准差为11，样本大小为80，平均值为43，如何用python对0.05和0.1水平的显着性进行检验？我在做统计假设检验
假设检验是推断统计中确定总体参数的值的一个重要工具。
浏览 3提问于2019-09-26得票数 0
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如何将假设检验应用于ML模型中的特征？比方说，我正在做一个回归任务，我想削减一些特性(一旦我训练了我的模型)来提高性能。如何应用假设检验来确定该特性是否有用？我只是有点困惑于我的零假设会是什么，重要性的水平，以及如何运行实验来获得特性的p值(我听说0.15的显着性水平是一个很好的阈值，但我不确定)。
例如。考虑到三台机器(A，B，C)的生产情况，我正在做一个回归任
浏览 0提问于2019-07-04得票数 2
我是数据科学和统计推断的新手，最近我一直在研究R中的统计假设检验，我想知道为什么对显着性水平的行业标准选择为0.05 (p值)而不是0.01？
浏览 1提问于2016-02-10得票数 1
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我请求帮助在0.05的显着性水平上进行双边显着性检验，以检验相关性是否等于0。这是我拥有的数据集，以下是皮尔逊相关系数和sys12与whr的Spearman相关系数以及sys12与bmiB的相关系数估计的结果。cor.test(whr, bp, method = "spearman")然而，在此之后，我不知
浏览 7提问于2022-09-10得票数 -2
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你好，我需要你的帮助datasetE <- data.frame('GPA in Math'=round(runif(29,1.25,3.99),1),'GPA in IT'=round(runif(29,1,3.99),1))对于datasetE，在95%的显着性水平上检验假设，无论两者的总体均值是否相等，假设它们的
浏览 4提问于2020-04-24得票数 1
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我的教授的解释也没有多大帮助，这个问题已经困扰了我几天了。有人能帮我解决这个问题吗？可能只是看了太多次这个问题，我
浏览 8提问于2022-11-04得票数 1
我有一个向量，里面有今年的成绩。我需要用1%的显着性水平和p值来检验假设。我试过这样的方法：但是这给出了一个错误:没有足够的“x”观测，我理解这个错误，但是我不知道用不同的方法来解决这个问题。
浏览 1提问于2021-05-19得票数 0
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我正在研究某一行业的收入增长率在收入分配的不同部分是否存在显著差异，以确定收入差距是否正在显著拉大或缩小。QUANTREG模型
我在SPSS中做了分位数回归(我刚开始编码，只有Python的基本知识，所以我需要你的帮助)。因变量是指数化收入，自变量是时间(这个数据集中的季度)，人口统计学组，职业部门。我还添加了每个虚拟人的交互条件和时间变量。10%Q中大得多，这表明高收入数据科学家的收入随着时间的推移比低收入数据科学家()有更大的增长
浏览 1提问于2021-01-02得票数 0
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我有一组A/B测试的结果(一个对照组，一个特征组)，这些结果不符合正态分布。事实上，这种分布更接近于兰道分布。我认为独立的t检验要求样本至少近似正态分布，这使我不敢使用t检验作为一种有效的显着性检验方法。
但我的问题是:在什么时候才能说t检验不是一种很好的显着性测试方法？或者换句话说，如果只给出数据集，如何才能确定t检验的p值有多可靠？
浏览 0提问于2014-08-04得票数 15
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基于Logistic函数\sigma(x) = \frac{1}{1 + \exp(-x)}的logistic回归可以看作是一个假设检验问题。p.m.f是
要检验的假设是我们拒绝H_0如果F(x) \geq \alpha，其中\alpha是显着性水平(在假设检验方面)或分类阈值(就
浏览 0提问于2019-03-27得票数 2
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我的同事们使用一些不寻常的方法来估计我们公司一些相关流程的绩效与历史水平相差有多远。它们的性质与这场讨论的目的并没有真正的关系。我们可以在这里假设，最终的结果可以用一些实数来表示，这些实数随时间的变化而波动，并且有一些季节性成分。它们与历史数据(不包括最近的时期(比如上个月))拟合一个回归模型(与XGBoost)，并将最近的值与模型的预测值进行比较。
我认为，这基本上是一种过度杀戮
浏览 0提问于2020-02-02得票数 1
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下面的代码对我创建的自定义发行版生成10000 t测试。> x <- replicate(10000,{ })
我正在构建一个经验的显着性水平，所以我感兴趣的是检验统计量的数量，这些统计量超过了相关t分布的临界值，即1.729 (对于19自由度的t分布)。他们的数量超过1
浏览 1提问于2014-01-13得票数 0
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我明白，关于卡方，我只能用分类的特征来评价它们。那方差分析(f_classif)呢？是一样的吗？我只能评价最好的分类特征？提前谢谢你
浏览 0提问于2022-12-24得票数 1
我正在尝试找到一种方法，在我的数据框中添加一列，将两个处理组中的值分类为与对照相似或不同，这取决于这些值是否在统计上与对照不同。4), rnorm(16, mean = 5,我在考虑用像这样的东西 group_by(species) %>%
mutate(new_column = ifelse("V
浏览 1提问于2017-02-16得票数 0
通常是为了表明我们的结果不是偶然的，我们使用显着性检验，就像t-检验。但是当我们使用10倍交叉验证时，我们会在数据集块上学习和测试我们的模型。我在想，当我们使用了10倍交叉验证时，是否需要进行t检验？更准确地说，我的意思是什么时候我们应该使用10倍交叉验证？
浏览 4提问于2015-06-05得票数 1
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