hypothesis-test

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回帰モデルの不足のために、Rを使用してFテストを行う方法を学びました。ここで、$ H_0 $は次のとおりです。回帰モデル "と呼ぶ。 df_1はSSLF（正方形の欠如-のフィット合計）とdf_2の自由度をあるは、SSPEの自由度（純粋なエラーによる二乗和）があります。 Rで、F検定（2つの予測子を持つモデルと言う） anova(lm(y~x1+x2), lm(y~factor(x1)*fact

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テンソルフローのsoftmaxでtf.arg_max（Y、1）が必要なのはなぜですか？

私はtensorflowデモを書くとき、私はテンソルの軸間の最大値でインデックスを返しますcorrect_predition cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits=hypothesis,labels=Y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lea

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R：ダービンワトソンテストNAと私は株価の歴史と指数との相関関係を測定しようとしています

を引き起こすダービンワトソン検定を使用してR. では、これは私がこれまでにやっていることです。 data <- read.xlsx("data.xlsx", colNames = TRUE, detectDates = TRUE) data head(data) data$X1 <- as.Date(data$X1) bbva <- xts(data$BBVA, data$X1) ib

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複数のテストで使用される仮説戦略をインスタンス化する必要がありますか？

組み込みの仮説戦略は、機能を介して提供される（例えば、実際の戦略ではなく、integersは戦略を作成する関数である）。それは、戦略オブジェクトが内部状態を持っていることを私に示唆しています。上記の二つの偽のテストでは @given(integers()) def test_foo(n): assert n > 0 @given(integers()) def test_bar(

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アドラーテストではいつもゼロになるのですか？

constant_all = [38.315546998853549、40.187217618535399、43.71380567455396、45.450748920811293、50.112269986599735、59.275158665010736、65.979556682432815、106.81142772445702、122.61124737594076、160.3897637882

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仮説検定のタイプIIエラー

私は統計を初めて使い、仮説検定の決定ミスについて読んでいました。私の質問は、なぜタイプIIのエラーはまったくエラーなのでしょうか？私が理解していることから、偽の帰無仮説を棄却できないときに起こります。帰無仮説を棄却できない場合、それは単にそれを拒否する強力な証拠がないことを意味します。我々は、2つの仮説のどちらが真であるか（または間違っている）について何のコメントもしていない。どちらも真実です。帰

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ケラス：ヌル仮説を理解する方法は？

私はケラスを使って深い神経網を訓練しています。得点の1つはval_accです。私は70％のval_accのようになります。これが良いか悪いかをどうやって知るのですか？ニューラルネットはバイナリ分類子なので、1または0を予測しようとしています。データ自体は約65％0、35％1です。私の70％のval_accはいいですか？

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テストCSRはR

とLPPに私は最近、「Rに非常にnewie」これを行うための正しい方法についての質問を掲載しているあなたがそれに興味がある場合は、[こちら]それを見つけることができます。 1 私は今、仕事をして、簡単なRスクリプトを開発するために管理しているが、今の結果は、私に困るものです。私はmad.test .That機能をlpp（リニアポイントパターン）を分析するためにRを使用していロングストーリー短いは

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平均が大きいかどうかを判断するための仮説テスト

私はChromeブラウザのバージョン（テレメトリー）をテストするパフォーマンステストスイートを持っています。私は、特定のテストで、あるバージョンが他のバージョンよりも速いか遅いか、あるいはあまり大きくないかどうかを判断しようとしています。各テスト実行では、avg、std、count、max、min、sumを指定しています。デルタ平均、％デルタ平均、デルタ標準、％デルタ標準など...私は与えられ