假设检验
2016-01-22 14:11
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可能我写的这个题目太大了,我主要想说的是,平时我们对2个模型做了很多组实验,比如A和B,分别做了20组独立的实验,我们判断的标准是值越小越好,发现A的平均值比B的小,那么第一感受就是A比B的结果好,但是呢到底是不是好?我们一般还要补充一下假设检验,常用的方法就是Man-Whitney-Wilcoxon rank-sum test。听起来很复杂,其实如果单纯的去了解假设检验,也是比较难懂,我直接说怎么做的,啥 意思:
1:首先涉及到2个假设,基于A的均值比B的小,我假设H1代表“A比B”好,那么假设H0代表“A和B”一样好。接着还要引出一个significance level(SL)以及p-value。
2:具体怎么计算p-value我就不说了,因为我就没直接计算过。但是当我们得到p-vaue之后,如果p-value小于SL,说明我们认为H0不成立,那么对应的结果就是H1为真了。如果p-value大于SL,我们就认为H0成立(严格来说,只能说H0有可能成立,这里为了能够理解如何使用,并且一般也都这么用的,我们就认为吃屎是H0成立)
3:在matlab中可以直接计算的的,使用函数 ranksum。我常用的形式如下:[p_value, h] = ranksum(A,B);其中如果p_value<SL,h是1,反之是0.
说完了。。。
1:首先涉及到2个假设,基于A的均值比B的小,我假设H1代表“A比B”好,那么假设H0代表“A和B”一样好。接着还要引出一个significance level(SL)以及p-value。
2:具体怎么计算p-value我就不说了,因为我就没直接计算过。但是当我们得到p-vaue之后,如果p-value小于SL,说明我们认为H0不成立,那么对应的结果就是H1为真了。如果p-value大于SL,我们就认为H0成立(严格来说,只能说H0有可能成立,这里为了能够理解如何使用,并且一般也都这么用的,我们就认为吃屎是H0成立)
3:在matlab中可以直接计算的的,使用函数 ranksum。我常用的形式如下:[p_value, h] = ranksum(A,B);其中如果p_value<SL,h是1,反之是0.
说完了。。。
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