Estimation statistics, or simply estimation, is a data analysis framework that uses a combination of effect sizes, confidence intervals, precision planning, and meta-analysis to plan experiments, analyze data and interpret results. It complements hypothesis testing approaches such as null hypothesis significance testing (NHST), by going beyond the question is an effect present or not, and provides information about how large an effect is. Estimation statistics is sometimes referred to as the new statistics.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Estimation statistics (en)
- Estymacja (pl)
- Статистика оценки (ru)
|
| rdfs:comment
| - Estimation statistics, or simply estimation, is a data analysis framework that uses a combination of effect sizes, confidence intervals, precision planning, and meta-analysis to plan experiments, analyze data and interpret results. It complements hypothesis testing approaches such as null hypothesis significance testing (NHST), by going beyond the question is an effect present or not, and provides information about how large an effect is. Estimation statistics is sometimes referred to as the new statistics. (en)
- Estymacja (łac. aetimatio 'oszacowanie') to dział wnioskowania statystycznego będący zbiorem metod pozwalających na uogólnianie wyników badania próby losowej na nieznaną postać i parametry rozkładu zmiennej losowej całej populacji oraz szacowanie błędów wynikających z tego uogólnienia. Wyrażenie nieznana postać jest kluczem do odróżnienia estymacji od drugiego działu wnioskowania statystycznego, jakim jest weryfikacja hipotez statystycznych, w którym najpierw stawiamy przypuszczenia na temat rozkładu, a następnie sprawdzamy ich poprawność.
* Estymacja punktowa
* Estymacja przedziałowa (pl)
- Статистика оценки (оценочная статистика, англ. Estimation statistics) — подход к анализу данных, который включает в себя комбинацию из методов: размера эффекта, доверительных интервалов, планирования точности и метаанализа для планирования экспериментов, анализа данных и интерпретации результатов. Этот подход отличается от проверки значимости нулевой гипотезы (NHST), который считается менее информативным. Статистика оценки, или просто оценка, также известная как новая статистика, используется в области психологии, медицинских исследований, наук о жизни и в широком спектре других экспериментальных наук, где проверка значимости нулевой гипотезы всё ещё остается распространённым подходом, несмотря на то, что в течение последних нескольких десятилетий статистика оценки рекомендуется в качестве (ru)
|
| differentFrom
| |
| rdfs:seeAlso
| |
| foaf:depiction
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| thumbnail
| |
| has abstract
| - Estimation statistics, or simply estimation, is a data analysis framework that uses a combination of effect sizes, confidence intervals, precision planning, and meta-analysis to plan experiments, analyze data and interpret results. It complements hypothesis testing approaches such as null hypothesis significance testing (NHST), by going beyond the question is an effect present or not, and provides information about how large an effect is. Estimation statistics is sometimes referred to as the new statistics. The primary aim of estimation methods is to report an effect size (a point estimate) along with its confidence interval, the latter of which is related to the precision of the estimate. The confidence interval summarizes a range of likely values of the underlying population effect. Proponents of estimation see reporting a P value as an unhelpful distraction from the important business of reporting an effect size with its confidence intervals, and believe that estimation should replace significance testing for data analysis. (en)
- Статистика оценки (оценочная статистика, англ. Estimation statistics) — подход к анализу данных, который включает в себя комбинацию из методов: размера эффекта, доверительных интервалов, планирования точности и метаанализа для планирования экспериментов, анализа данных и интерпретации результатов. Этот подход отличается от проверки значимости нулевой гипотезы (NHST), который считается менее информативным. Статистика оценки, или просто оценка, также известная как новая статистика, используется в области психологии, медицинских исследований, наук о жизни и в широком спектре других экспериментальных наук, где проверка значимости нулевой гипотезы всё ещё остается распространённым подходом, несмотря на то, что в течение последних нескольких десятилетий статистика оценки рекомендуется в качестве предпочтительного подхода. Основная цель статистики оценки — сообщить размер эффекта (точечную оценку) вместе с его доверительным интервалом, который связан с точностью оценки. Доверительный интервал суммирует диапазон вероятных значений основного эффекта популяции. Сторонники статистики оценки предпочитают сообщать о размере эффекта с его доверительными интервалами вместо p-уровня значимости и считают, что статистика оценки должна заменить метод проверки значимости для анализа данных. (ru)
- Estymacja (łac. aetimatio 'oszacowanie') to dział wnioskowania statystycznego będący zbiorem metod pozwalających na uogólnianie wyników badania próby losowej na nieznaną postać i parametry rozkładu zmiennej losowej całej populacji oraz szacowanie błędów wynikających z tego uogólnienia. Wyrażenie nieznana postać jest kluczem do odróżnienia estymacji od drugiego działu wnioskowania statystycznego, jakim jest weryfikacja hipotez statystycznych, w którym najpierw stawiamy przypuszczenia na temat rozkładu, a następnie sprawdzamy ich poprawność. W zależności od szukanej cechy rozkładu można podzielić metody estymacji na dwie grupy:
* Estymacja parametryczna - metody znajdowania nieznanych wartości parametrów rozkładu
* Estymacja nieparametryczna - metody znajdowania postaci rozkładu populacji W praktyce estymacja nieparametryczna jest zastępowana prostszymi metodami bazującymi na weryfikacji hipotez statystycznych. Metody estymacji parametrycznej można w zależności od sposobu szacowania szukanego parametru podzielić na dwie grupy:
* Estymacja punktowa
* Estymacja przedziałowa W estymacji punktowej oceną wartości szukanego parametru jest konkretna wartość uzyskana z próby (estymator), natomiast w estymacji przedziałowej operuje się pojęciem przedziału ufności, czyli przedziału, do którego z pewnym prawdopodobieństwem należy szukana wartość. Inny podział metod estymacji wynika ze sposobu doboru wielkości próby.
*
* Estymacja sekwencyjna (pl)
|
| gold:hypernym
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is differentFrom
of | |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
