博文
- 关于荟萃分析 (meta-analysis) 的一篇论文上线
- 题目为 “ Combining estimators in interlaboratory studies and meta-analyses ( 在实验 室 比测研究及荟萃分析中组合估计量 )” 的论文上线 ( Research Synthesis Methods , https://doi.org/10.1002/jrsm.1633 ) 。 论文摘要如下： 许 多 统计学 方法（估 计 量）可以用于估 计实验 室 ...
- 又一个学术期刊放弃显著性检验范式，采用‘估计’范式
- 最近， European Journal of Physiotherapy 《欧洲理疗 学报 》发表了一篇社论：“ Statistical inference through estimation: recommendations from the International Society of Physiotherapy Journal Editors” ( 通 过 估 计进 行 统计 推断：国 际 理 疗 期刊 编辑协 会的建 议 )【1】。 ...
- “华山论剑”简报
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- 笔者 于去年 12 月 在 ResearchGate 上发起了一个讨论： “Does the two-sample t-test provide a valid solution to practical problems?” ( 双样本 t- 检验能够解决实际问题吗 ? )， 引发了 激烈的网上辩论， 堪称 统计学江湖上一场 “ 华 山 论剑 ”。在将近三个月的时间中， 来自德国、美 ...
- “华山论剑”— 关于双样本t-检验的网上辩论
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- 笔者最近 在 ResearchGate 上发起了一个讨论： “Does the two-sample t-test provide a valid solution to practical problems?” 。其中文版曾经以标题为 “ 双样本 t- 检验能够解决实际问题吗？ ” 的博文发表在科学网上（ https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1328141.html ）。 谢钢老师在他对 ...
- 似然函数、概率密度函数、及贝叶斯定理
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- 似然函数 （ likelihood function ）是 对于 给定 的 数据 ( 即 随机变量 X 的 一个样本 ) 关于 统计模型 中 ( 未知 ) 参数 ( 变量 ) 的函数 。 概率密度函数则 是 对于 给定 的 统计模型 参数 ( 常数 ) 关于随机变量 X 的 密度 函数。 Fisher 【 1 】指出 ...
- 超越概率分析：一种实用有效的替代 t 检验的方法
- 附件是笔者 最近发表的一篇论文：“ 超越概率分析：一种 实 用有效的替代 t 检验的 方法 ” (Exceedance probability analysis: a practical and effective alternative to t-tests. Journal of Probability and Statistical Science, 20(1), 80-97. https://journals.uregina.c ...
- 数据非线性转换的陷阱 II: "学生化"(Studentized)对统计推断的影响
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- “ 学生化 ” ( Studentized) 是一种特殊的非线性转换，转换后的变量为 t 统计量，因此称之为 ‘ t- 转换 ’ ： 假定我们利用蒙特卡罗方法获得许多仿真 样本，从而得到样本标准差 s 和 样本误差 ε 数据。这些仿真数据可以显示在（ s ,ε ...
- 数据非线性转换的陷阱 I：对数转换扭曲对回归分析的影响
- 在数据统计分析以及建模中，数据转换（ data t ransformation) 是一种常用的数据处理技术。 而非线性转换是数据转换的多种形式之一。顾名思义，非线性转换的函数为非线性，包括“学生化 ” (Studentized, 即 ‘ t- 转换’ ) 、 对数转换、平方根转换、倒数转换、平方转换、指数转换等等。非线性 ...
- 为什么会产生对t-值和学生氏t-分布的认知偏差？
- 在有的统计学 文献 中，可以发现如下 对 t - 值和学生氏 t- 分布 的解释： （ 1） t - 值与 z - 值具有相同的意义 : 量度样本均值与总体均值的 （ 标准化 ） 距离（例如【 1 】）。 （ 2 ）学生氏 t - 分布的尾部较厚重 ， 意味着 学生氏 t - 分布更容易产 ...
- 关于学生氏t-分布的几点澄清
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- 学生氏 t - 分布无疑是统计学中最著名的抽样分布之一。然而人们往往忽略了学生氏 t - 分布的局限性并且对其存在一些误解。以下是 关于学生氏 t - 分布的几点澄清： • 统计量 t 是样本误差 ε 与样本标准差 s 的比值。样本 ...
