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Enregistrement W2068926512 · doi:10.1155/2010/139856

A Note on Confidence Interval for the Power of the One Sample <i>t</i> Test

2010· article· en· W2068926512 sur OpenAlexaff
Augustine Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Probability and Statistics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsStatisticsSample size determinationConfidence intervalVariance (accounting)Sample (material)Z-testTest (biology)F-distributionPower (physics)InferenceApplied mathematicsStatistical hypothesis testingProbability distributionTest statisticComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In introductory statistics texts, the power of the test of a one‐sample mean when the variance is known is widely discussed. However, when the variance is unknown, the power of the Student′s t‐test is seldom mentioned. In this note, a general methodology for obtaining inference concerning a scalar parameter of interest of any exponential family model is proposed. The method is then applied to the one‐sample mean problem with unknown variance to obtain a (1 − γ)100% confidence interval for the power of the Student′s t‐test that detects the difference (μ − μ0). The calculations require only the density and the cumulative distribution functions of the standard normal distribution. In addition, the methodology presented can also be applied to determine the required sample size when the effect size and the power of a size α test of mean are given.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,478
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,478
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0120,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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