hypothesis-test

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Was ist der Unterschied zwischen eigenschaftsbasierten Tests und Mutationstests?

Mein Kontext für diese Frage ist in Python. Hypothesentest-Bibliothek (d Property Based Testing): https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/ Mutation Testing Library: https://github.com/sixty-north/

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Hypothese-Prüfung Schiefe und/oder Kurtosis in R

Wie prüfe ich speziell die Null-und alternative Hypothese der Schiefe und/oder Kurtosis einer Variablen in Hypothesentests? Müsste ich eine Formel in t.test verwenden? t.test(data$variable, y = Null)

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Warum gibt SciPy `nan` für einen t-Test mit Stichproben mit 0 Varianz zurück?

ich SciPy in Python bin mit und dem folgend für einen nan Wert zurückgeben welchen Grund auch immer: >>>stats.ttest_ind([1, 1], [1, 1]) Ttest_indResult(statistic=nan, pvalue=nan) >>>stats.ttest_ind

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Konfidenzintervall für t-Test (Differenz zwischen Mittelwerte) in Python

Ich suche nach einem schnellen Weg, um das T-Test-Konfidenzintervall in Python für den Unterschied zwischen Mittel zu erhalten. Ähnlich wie dies in R: X1 <- rnorm(n = 10, mean = 50, sd = 10) X2 <- rn

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T-Test in Pandas

Wenn ich den Mittelwert von zwei Kategorien in Pandas berechnen wollen, kann ich es wie folgt tun: data = {'Category': ['cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat2','cat1','cat1','cat1','cat2'],

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Testen der Gleichheit von mehreren Koeffizienten in R

Ich habe folgendes Modell: y = b1_group1*X1 + b1_group2*X1 + b2_group1*X2 + b2_group2*X2 + ... + b10_group1*X10 + b10_group2*X10 leicht in R wie folgt hergestellt: OLS <- lm(Y ~ t1:Group + t2:G

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Wie schreibe ich eine Schleife um den T-Test eines Datenrahmens zu starten?

Ich habe ein Problem mit einem T-Test für einige Daten in einem Datenrahmen ausgeführt. Ich weiß, wie man es nacheinander tut, aber überhaupt nicht effizient. Darf ich fragen, wie man eine Schleife sc

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R: prop.test unterschiedliche Werte zurückgibt, basierend auf ob Matrix oder Vektoren an sie übergeben werden

Warum sollte r ‚s prop.test Funktion (documentation here) unterschiedliche Ergebnisse basierend darauf, ob es ein I matrix oder Vektoren bestehen? Hier gebe ich es Vektoren: > prop.test(x = c(135, 47)