Mtest. Teste de duas amostras com base na seleção do modelo e com melhor desempenho do que o teste t em pequena amostra ...
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Mtest. Classificação e resumo

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Mtest. Descrição

Teste de duas amostras com base na seleção do modelo e com melhor desempenho do que o teste T em pequenos tamanhos de amostra O MTEST é uma implementação do Python do teste M, um teste de duas amostras com base na seleção do modelo e descrito em e .Prespite sua importância no apoio a conclusões experimentais, os testes estatísticos padrão são muitas vezes inadequados para áreas de pesquisa, como As ciências da vida, onde o tamanho típico da amostra é pequeno e as suposições de teste difíceis de verificar. Em tais condições, os testes padrão tendem a ser excessivamente conservadores, e falham assim para detectar efeitos significativos nos dados. O teste M é um teste estatístico clássico no sentido de definir a importância com os erros convencionais no tipo I. Por outro lado, é baseado na seleção do modelo bayesiano e, portanto, leva em conta a incerteza sobre os parâmetros do modelo, mitigando o problema de pequenos amostras. O teste M foi considerado geralmente ter uma potência maior (menor fração do tipo II Erros) do que um erro de teste t para pequenos tamanhos de amostra (3 a 100 amostras). Berkes, P., Fiser, J. (2011) Um teste de duas amostras frequentes com base na seleção de modelo Bayesian. Arxiv: 1104.2826v1 Berkes, P., Orban, G., Lengyel, M., e Fiser, J. (2011). A atividade cortical espontânea revela marcas de um modelo interno ideal do ambiente. Ciência, 331: 6013, 83-87.Mtest TablesMtest Ships Caches Tabelas de estatísticas para calcular o valor p e poder de novos dados da maneira mais eficiente. A biblioteca é distribuída com tabelas para valores p (erro do tipo I) para n = 3,4, ..., 20 e por n = 30,40, ..., 100. Essas tabelas cobrem os casos mais comuns. Novas tabelas são calculadas quando necessário, embora a conclusão possa levar algumas horas. Tipo II Tabelas de erro não estão incluídas para manter o tamanho do pacote Small.See scriptscompute_basic_tables.py para um script de exemplo para tabelas de pré-computa que você pode precisar. O script faz uso da biblioteca do Joblib para distribuir os cálculos em vários núcleos. Requisitos: · Pitão · Scipy. · PYMC.

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