В permutation test вы сделали 1000 перестановок и в 23 из них статистика была не менее экстремальной, чем наблюдаемая. Какая оценка p-value наиболее подходит в этом описании?
A0.23
B0.0023
C0.05
D0.023
Правильный ответ. Оценка
p-value в permutation test — это доля 'экстремальных' перестановок.Разбор
Если в 23 из 1000 перестановок статистика оказалась не менее экстремальной, чем наблюдаемая, естественная оценка p-value равна 23/1000. Иногда используют сглаживание (k+1)/(N+1), чтобы избежать нулевого p-value при k=0. Типичная ошибка — перепутать порядок величины и случайно умножить или разделить ещё раз.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Метрика имеет тяжёлые хвосты и сложную формулу (например,
revenue per user). Какой подход часто удобен, чтобы оценить неопределённость оценки без сложных выводов формул?Ещё вопросы по теме «Бутстреп и перестановочные тесты»
- Что делает `bootstrap` на одном шаге, чтобы получить одну реплику статистики?
- Какая ключевая идея лежит в основе `permutation test` при проверке `H0` об отсутствии разницы между группами?
- Вы сделали 2000 повторов `bootstrap` для разницы средних A−B и получили 2000 значений разницы. Что из этого является `эмпирическое распределение` разницы средних?
- Как в `permutation test` обычно оценивают `p-value` для наблюдаемой статистики?
- Метрика имеет тяжёлые хвосты и сложную формулу (например, `revenue per user`). Какой подход часто удобен, чтобы оценить неопределённость оценки без сложных выводов формул?
- Все вопросы по «Бутстреп и перестановочные тесты» →