Ошибки и мощность при проверке гипотез | Статистика, урок №16 | MarinStatsLectures

Ошибки и мощность в проверке гипотез и статистике с множеством примеров: Что такое ошибки I и II типа? Что такое ложноотрицательные и ложноположительные результаты в проверке гипотез? Что такое мощность (чувствительность) в статистике? 👉🏼 См. также: Видео о расчете мощности и ошибок II типа (   • Power Calculations in Hypothesis Testing |...  ); Видео о чувствительности, специфичности, положительной и отрицательной прогностической ценности (   • Sensitivity, Specificity, Positive and Neg...  ) 👍🏼Лучшие уроки по статистике и языку программирования R: ( https://goo.gl/4vDQzT ) ►► Хотите нас поддержать? Вы можете сделать пожертвование (https://bit.ly/2CWxnP2), поделиться нашими видео, оставить комментарий и поставить лайк! В любом случае, мы вам благодарны! В этой видеолекции по статистике мы изучим ошибки первого типа (ложноположительные результаты), ошибки второго типа (ложноотрицательные результаты) и мощность (чувствительность) при проверке гипотез. Мы рассмотрим множество примеров, чтобы изучить концепцию ошибок в статистике в контексте, и используем таблицу 2х2 для лучшего понимания этих понятий. Здесь мы также узнаем, как эти типы ошибок при проверке гипотез связаны друг с другом и как может изменяться вероятность совершения этих ошибок. Терминология может поначалу вызывать путаницу. Когда «отклонение нулевой гипотезы» называется «положительным результатом теста». «Неотклонение нулевой гипотезы» — это «отрицательный результат теста» (подобно тестированию на заболевание: нулевая гипотеза означает, что у вас нет заболевания, альтернативная гипотеза означает, что у вас есть заболевание, а положительный результат теста означает, что мы отклоняем нулевую гипотезу и делаем вывод о наличии заболевания, и наоборот). Ошибка первого типа — это когда мы отклоняем нулевую гипотезу, когда на самом деле она верна. Когда мы отклоняем нулевую гипотезу, это «положительный результат теста», а если на самом деле он неверен, это «ложноположительный результат». В этом видео по статистике мы уделяем больше времени статистическим понятиям и объяснениям, и меньше времени вычислениям. ►► Смотрите больше: ► Курс статистики для анализа данных https://bit.ly/2SQOxDH ► Курс R для начинающих: https://bit.ly/1A1Pixc ► Начало работы с R с использованием R Studio (серия 1): https://bit.ly/2PkTneg ► Графики и описательная статистика в R с использованием R Studio (серия 2): https://bit.ly/2PkTneg ► Распределения вероятностей в R с использованием R Studio (серия 3): https://bit.ly/2AT3wpI ► Двумерный анализ в R с использованием R Studio (серия 4): https://bit.ly/2SXvcRi ► Линейная регрессия в R с использованием R Studio (серия 5): https://bit.ly/1iytAtm ► Статистика ANOVA и ANOVA с использованием R Studio: https://bit.ly/2zBwjgL ►Видео по проверке гипотез: https://bit.ly/2Ff3J9e ►Статистика линейной регрессии и линейная регрессия с R: https://bit.ly/2z8fXg1 Подписывайтесь на MarinStatsLectures Подписаться: https://goo.gl/4vDQzT Веб-сайт: https://statslectures.com Facebook: https://goo.gl/qYQavS Twitter: https://goo.gl/393AQG Instagram: https://goo.gl/fdPiDn Наша команда: Создатель контента: Майк Марин (бакалавр, магистр), старший преподаватель UBC. Продюсер и креативный менеджер: Ладан Хамадани (бакалавр наук, бакалавр искусств, магистр общественного здравоохранения) Эти видео созданы #marinstatslectures для поддержки некоторых курсов статистики в Университете Британской Колумбии (UBC) (#Введение в статистику и #Видеоуроки по R), хотя мы предоставляем все видео всем и везде бесплатно. Спасибо за просмотр! Получайте удовольствие и помните, что статистика почти так же прекрасна, как единорог! #статистика #программированиенаR