Questions tagged «non-central»

我想知道是否有像Lehr公式这样的样本量公式适用于F检验？Lehr的t检验公式为，其中是效果大小（例如）。可以将其推广为，其中是一个常数，取决于类型I速率，所需功率以及是执行单面测试还是双面测试。 Δ Δ = （μ 1 - μ 2）/ σ Ñ = c ^ / Δ 2 çn=16/Δ2n=16/Δ2n = 16 / \Delta^2ΔΔ\Delta Δ=(μ1−μ2)/σΔ=(μ1−μ2)/σ\Delta = (\mu_1 - \mu_2) / \sigman=c/Δ2n=c/Δ2n = c / \Delta^2ccc 我正在寻找F检验的类似公式。在替代方案中，我的测试统计量分布为具有个自由度和非中心性参数的非中心F ，其中仅取决于总体参数，该参数未知但假定具有一定价值。参数由实验确定，是样本大小。理想情况下，我正在寻找形式为的（最好是众所周知的）公式， 其中仅取决于类型I速率和功率。Ñ λ λ ķ Ñ Ñ = Çk,nk,nk,nnλnλn \lambdaλλ\lambdakkknnn cn=cg(k,λ)n=cg(k,λ)n = \frac{c}{g(k,\lambda)}ccc 样本大小应满足 其中是具有 dof和非中心性参数的非中心F的CDF …

12 sample-size  power  non-central  f-test 

多线性回归中变量子集的经典F检验的形式为 其中是“减少”模型下的平方误差总和，嵌套在“大”模型，而是模型的自由度。两种模式。在“大”模型中的额外变量没有线性解释能力的零假设下，统计量以为和的F分布。SSE（R）BdfdfR-dfBdfBF= （SSE（R ）− SSE（B ））/（dF[R- dF乙）上证所（B） / dF乙，F=(SSE(R)−SSE(B))/(dfR−dfB)SSE(B)/dfB, F = \frac{(\mbox{SSE}(R) - \mbox{SSE}(B))/(df_R - df_B)}{\mbox{SSE}(B)/df_B}, 上证所（R）SSE(R)\mbox{SSE}(R)乙BBdFdfdfdF[R- dF乙dfR−dfBdf_R - df_BdF乙dfBdf_B 但是，替代方案下的分布是什么？我假设它是一个非中心F（我希望不是双重非中心），但是我找不到关于非中心性参数确切含义的任何参考。我想这取决于真实的回归系数，并且可能取决于设计矩阵，但是除此之外，我不确定。Xββ\betaXXX

11 regression  hypothesis-testing  power-analysis  non-central  f-distribution 

我一直在努力提高自己的统计知识，尤其是在样本量确定和统计功效分析方面。但是似乎我读的越多，我需要阅读的越多。 无论如何，我找到了一个名为G * Power的工具，该工具似乎可以满足我的所有需求，但是我在理解非中心性参数时遇到了问题，它是什么，它是做什么的，建议值是什么？ 维基百科等上的信息不完整，或者我在理解它方面做得不好。 如果有帮助，我将进行一系列的两个尾部z检验。 ps有人可以为此问题添加更好的标签吗？

11 power-analysis  power  non-central 

具有非中心性参数的非中心t分布的中位数是多少？这可能是一个无望的问题，因为CDF似乎表示为无穷大，而且我找不到有关CDF逆函数的任何信息。δ≠ 0δ≠0\delta \ne 0

10 distributions  median  non-central  t-distribution