mtest

mtest е изпълнението Python на т-тест, тест с две извадка въз основа на избора на модела и е описано в [1] и [2].
Въпреки значението им в подкрепа на експериментални заключения, стандартните статистически тестове често са неадекватни за изследователски области, като науките за живота, където типично размер на извадката е малък и предположения тестовите трудно да се провери. В тези условия, стандартни тестове са склонни да бъдат прекалено консервативен, и по този начин не успяват да открие значителни ефекти в данните.
Т-тест е класическа статистически тест, в смисъл на определяне значение с конвенционалния граница на грешки Тип I. От друга страна, като се основава на Бейс избор модел, и по този начин се отчита несигурност относно параметрите на модела, смекчаване на проблема с малък размер на проби.
Т-тест е установено, че обикновено имат по-висока мощност (по-малка част от тип II грешки) от грешка Т-тест за малки размери проба (от 3 до 100 проби).
[1] Беркес, P., Fiser, J. (2011) тест A frequentist две извадка въз основа на Бейс подбор модел. arXiv: 1104.2826v1
[2] Беркес, P., Орбан, G., Lengyel, М., и Fiser, J. (2011). Спонтанно кортикална дейност разкрива отличителните белези на оптимален вътрешен модел на околната среда. Science, 331: 6013, 83-87.
<Силни> mtest таблици
mtest кораби кешира маси на статистиката за изчисляване на р-стойност и силата на нови данни по най-ефективния начин. Библиотеката се разпространява с маси за р-стойности (I грешки тип), за N = 3,4, ..., 20, и за N = 30,40, ..., 100. Тези таблици обхващат най-често срещаните случаи. Нови маси се изчисляват, когато е необходимо, въпреки че завършването може да отнеме няколко часа. Тип II маси за грешки, не са включени, за да се запази размера на опаковката малка.
Вижте scriptscompute_basic_tables.py за пример скрипт за предварително изчислителни таблици може да се наложи. . Сценарият се възползва от joblib библиотеката да разпространявате изчисленията на няколко ядра

<силни> Изисквания

• Python
• SciPy
• pymc