mtest on Python täytäntöönpano m-testiä, kahden otoksen testi perustuu malliin valintaan ja kuvattu [1] ja [2].
Vaikka niiden merkitys tuettaessa kokeellisia päätelmissä, vakio tilastolliset testit ovat usein riittämättömiä tutkimuksen aloilla, kuten biotieteissä, jossa tyypillinen otoskoko on pieni ja testin oletukset vaikea todentaa. Tällaisissa olosuhteissa, vakiotestejä yleensä liian konservatiivinen, eivätkä siten havaita merkittäviä vaikutuksia tietoihin.
M-testi on klassinen tilastollinen testi mielessä määriteltäessä merkityksellistä perinteisen sidotun on tyypin I virheitä. Toisaalta, se perustuu Bayesian mallinvalinta, ja ottaa näin huomioon epävarmuus mallin parametrit, lieventää ongelmaa pieniä näytteitä kooltaan.
M-testi on todettu yleensä suurempi teho (pienempi osa tyypin II virheitä) kuin t-testi virhe pienestä otoksesta (3-100 näytettä).
[1] Berkes, P., Fiser, J. (2011) frekventistisiin kahden otoksen testi perustuu Bayes mallinvalinta. arXiv: 1104.2826v1
[2] Berkes, P., Orban, G., Lengyel, M., ja Fiser, J. (2011). Spontaani aivokuoren aktiivisuus paljastaa tunnusmerkkejä optimaalisen sisäisen mallin ympäristön. Science, 331: 6013, 83-87.
mtest taulukot
mtest alukset välimuistit taulukot tilastojen laskea p-arvo ja voima uusien tietojen tehokkaimmalla tavalla. Kirjasto on jaettu pöytiä p-arvot (tyypin I virhe) N = 3,4, ..., 20 ja N = 30,40, ..., 100. Näissä taulukoissa kattavat yleisimmät tapaukset. Uudet taulukot lasketaan tarvittaessa, vaikka loppuun saattaa kestää muutaman tunnin. Tyypin II virhe taulukot eivät sisälly pitää paketin kokoa pieni.
Katso scriptscompute_basic_tables.py on esimerkki käsikirjoituksen valmiiksi laskea taulukot saatat tarvita. Käsikirjoitus käyttää joblib kirjaston jakaa laskelmia useiden ytimien.
vaatimukset
- Python
- SciPy
- pymc
Kommentteja ei löytynyt