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optimization - Stata での t 検定の計算
現在、変数に対してテストを実行し、統計的に有意に1と異なるかどうかを判断しようとしています。使用しているコードは次のとおりです。
ttest dm1=1
そして、この出力を吐き出しています：
帰無仮説を mean=1 にしたくありません。dm1=1 にしたいのです。ttest で通常の計算 ({Beta(dm1)-1}/SE(Beta(dm1))) を実行すると、新しい t 統計が約 -48.89 になるはずです。これが適切な方法でない場合、係数が統計的に 1 と異なるかどうかを判断するコードは何ですか? また、参照用の回帰モデルの画像を次に示します。
r - R は t.test やその他の仮説検定の結果を視覚化できますか?
R で多くの仮説検定を処理し、結果を提示する必要があります。次に例を示します。
t.test やその他の仮説検定の結果を視覚化する方法はありますか?
以下は、私が探しているものの例です。
ab-testing - A/B テストのサンプル サイズを決定する、2 つ以上のバリアント
このようなテストのサンプルサイズを決定する場合、どの R 関数を使用する必要がありますか?
10 個の広告がある場合、テストを使用して、クリック率が最も高い広告を決定します。フローとクリックスルーをカウントできます。
r - この t.test のバリエーションに異なるコーディングが必要なのはなぜですか? (R)
R が初めてで、そのコーディングに頭を悩ませようとしています (一般的なコーディングは初めてです)
私の質問は、t 検定 (対応のあるものと独立したもの) を実行することです。列を認識するように式を変更する必要があります。次の両方が機能します。ただし、「独立」コード (データ = '') のようにスタイル設定されている場合、「ペア」コードは機能しません。
独立：t.test(Nicotine ~ Brand, data = nicotine, alternative='two.sided', conf.level=.95, var.equal=FALSE)
ペア:with(omega3, t.test(Before, After, paired = TRUE, alternative='greater', conf.level=.95))
なぜこれが起こるのですか？理想的にはwith数式を使用したくないのですが、引数を追加すると「前」と「後」が認識されない理由がわかりませんdata = omega3
どんな洞察も大歓迎です。
トム
r - R:パネルデータの仮説検定
私は、panel(5x5)5 年間 5 人で 1 日あたりに消費されたアイスクリームの平均値を示す を持っています。mean=50このパネルの仮説検定を行いたいと思います。Rでこれを行うのを手伝ってください。続行する方法がわからないため、サンプルコードはありません。以下は私のデータです：
python - SciPy が分散 0 のサンプルを使用した t 検定で「nan」を返すのはなぜですか?
私はPythonでSciPynanを使用していますが、以下は何らかの理由で値を返します:
しかし、要約統計量が異なるサンプルを使用すると、実際には妥当な値が得られます。
代わりにp 値をnanasと解釈するのは合理的ですか? 0同じ要約統計量のサンプルに対して 2 サンプル t 検定を実行する意味がないという統計上の理由はありますか?