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14 Beziehungen: Alphafehler-Kumulierung, Šidák-Korrektur, Bernhard Rüger, Bonferroni-Korrektur, Erich Leo Lehmann, Fehler 1. und 2. Art, Hypothese (Statistik), Multiple lineare Regression, Samuel Kotz, Statistische Signifikanz, Statistischer Test, Testen allgemeiner linearer Hypothesen, Testtheorie, Trennschärfe eines Tests.
Alphafehler-Kumulierung
Die Alphafehler-Kumulierung, häufig auch α-Fehler-Inflation genannt, bezeichnet in der Statistik die Erhöhung der globalen Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit (Fehlerwahrscheinlichkeit 1. Art) durch multiples Testen in derselben Stichprobe.
Sehen Multiples Testen und Alphafehler-Kumulierung
Šidák-Korrektur
Die Šidák-Korrektur ist ein Verfahren der mathematischen Statistik bei der Verwendung multipler Tests.
Sehen Multiples Testen und Šidák-Korrektur
Bernhard Rüger
Bernhard Rüger (* 1942) ist ein deutscher Statistiker und Hochschullehrer.
Sehen Multiples Testen und Bernhard Rüger
Bonferroni-Korrektur
Die Bonferroni-Korrektur ist ein Verfahren der mathematischen Statistik zur Adjustierung der Signifikanzniveaus der Einzeltests bei multiplen Testen, um der Alphafehler-Kumulierung entgegenzuwirken und für die Durchschnittshypothese ein vorgegebenes Signifikanzniveau einzuhalten.
Sehen Multiples Testen und Bonferroni-Korrektur
Erich Leo Lehmann
Bild des Statistikers Lehmann. Erich Leo Lehmann (* 20. November 1917 in Straßburg; † 12. September 2009 in Berkeley) war ein US-amerikanischer mathematischer Statistiker.
Sehen Multiples Testen und Erich Leo Lehmann
Fehler 1. und 2. Art
Die Fehler 1.
Sehen Multiples Testen und Fehler 1. und 2. Art
Hypothese (Statistik)
In der Statistik bezeichnet man mit Hypothese eine Annahme, die mit Methoden der mathematischen Statistik auf Basis empirischer Daten geprüft wird.
Sehen Multiples Testen und Hypothese (Statistik)
Multiple lineare Regression
In der Statistik ist die multiple lineare Regression, auch mehrfache lineare Regression (kurz: MLR) oder lineare Mehrfachregression genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression.
Sehen Multiples Testen und Multiple lineare Regression
Samuel Kotz
Samuel Kotz (* 30. August 1930 in Harbin, China; † 16. März 2010 in Silver Spring, Maryland, USA) war ein US-amerikanischer Statistiker russisch-jüdischer Herkunft.
Sehen Multiples Testen und Samuel Kotz
Statistische Signifikanz
Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme (der Nullhypothese) abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.
Sehen Multiples Testen und Statistische Signifikanz
Statistischer Test
Ein statistischer Test dient in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik, dazu, anhand vorliegender Beobachtungen eine begründete Entscheidung über die Gültigkeit oder Ungültigkeit einer Hypothese zu treffen.
Sehen Multiples Testen und Statistischer Test
Testen allgemeiner linearer Hypothesen
In der Testtheorie ist das Testen allgemeiner linearer Hypothesen, Testen linearer Hypothesen, allgemeine lineare Hypothesentests die Verallgemeinerung von Testproblemen in Regressionsmodellen.
Sehen Multiples Testen und Testen allgemeiner linearer Hypothesen
Testtheorie
Als Testtheorie bezeichnet man.
Sehen Multiples Testen und Testtheorie
Trennschärfe eines Tests
Trennschärfe eines Tests beschreibt die Entscheidungsfähigkeit eines statistischen Tests.