mtest este o implementare Python a m-test, un test de doi eșantion bazat pe selecție de model și descris în [1] și [2].
În ciuda importanței lor în susținerea concluziilor experimentale, teste statistice standard sunt adesea inadecvate pentru domenii de cercetare, cum ar fi științele vieții, în cazul în care mărimea eșantionului tipic este mic și ipotezele de testare dificil de verificat. În aceste condiții, teste standard tind să fie prea conservatoare, și astfel, să nu detecteze efecte semnificative în datele.
M-test este un test statistic clasic în sensul definirii semnificație cu convențional legat pe erorile de tip I. Pe de altă parte, se bazează pe selectarea modelului Bayesian, astfel ia în considerare incertitudinea despre parametrii modelului, atenuarea problema de probe mici dimensiuni.
M-testul a fost găsit că are în general o putere mai mare (fracțiune mai mică de tip erorilor II) decât o eroare t-test pentru dimensiunea eșantioanelor mici (între 3 și 100 de eșantioane).
[1] Berkes, P., Fiser, J. (2011) Un test frecventistä două eșantion bazat pe selecție modelul Bayesian. arXiv: 1104.2826v1
[2] Berkes, P., Orban, G., Lengyel, M., și Fiser, J. (2011). Activitatea corticală spontană arată semnele distinctive ale unui model intern optimă a mediului. Știință, 331: 6013, 83-87.
mtest tabele
mtest nave cache tabele de statistici pentru a calcula valoarea p și puterea de date noi în cel mai eficient mod. Biblioteca este distribuit cu mese pentru valori p (I eroare de tip) pentru N = 3,4, ..., 20 și N = 30,40, ..., 100. Aceste tabele acopera cele mai frecvente cazuri. Noi tabele sunt calculate la nevoie, deși finalizarea poate dura câteva ore. De tip II tabelele de eroare nu sunt incluse pentru a păstra dimensiunea pachet mic.
Vezi scriptscompute_basic_tables.py pentru un exemplu de script pentru a mese s-ar putea nevoie de-calcul pre. . Scriptul face uz de bibliotecă joblib a distribui calculele pe mai multe nuclee
Cerințe :
- Python
- SciPy
- pymc
Comentariile nu a fost găsit