গ্রাফিকভাবে টাইপ II (বিটা) ত্রুটি, শক্তি এবং নমুনা আকারের সেরা কীভাবে প্রদর্শিত হয়?


16

আমাকে পরিসংখ্যানগুলির একটি ভূমিকা লিখতে বলা হয়েছে এবং পি-ভ্যালু এবং পাওয়ার সম্পর্কিত হওয়ার উপায়টি কীভাবে গ্রাফিকালি দেখাতে হবে তা নিয়ে আমি লড়াই করছি। আমি এই গ্রাফটি নিয়ে এসেছি:

দুটি গৌস বক্ররেখা ইন্টারঅ্যাক্ট করছে

আমার প্রশ্ন: এটি প্রদর্শনের আরও ভাল উপায় আছে কি?

এই আমার আর কোড

x <- seq(-4, 4, length=1000)
hx <- dnorm(x, mean=0, sd=1)

plot(x, hx, type="n", xlim=c(-4, 8), ylim=c(0, 0.5), 
ylab = "",
xlab = "",
main= expression(paste("Type II (", beta, ") error")), axes=FALSE)
axis(1, at = c(-qnorm(.025), 0, -4), 
     labels = expression("p-value", 0, -infinity ))

shift = qnorm(1-0.025, mean=0, sd=1)*1.7
xfit2 <- x + shift
yfit2 <- dnorm(xfit2, mean=shift, sd=1)

# Print null hypothesis area
col_null = "#DDDDDD"
polygon(c(min(x), x,max(x)), c(0,hx,0), col=col_null)
lines(x, hx, lwd=2)

# The alternative hypothesis area

## The red - underpowered area
lb <- min(xfit2)
ub <- round(qnorm(.975),2)
col1 = "#CC2222"

i <- xfit2 >= lb & xfit2 <= ub
polygon(c(lb,xfit2[i],ub), c(0,yfit2[i],0), col=col1)

## The green area where the power is
col2 = "#22CC22"
i <- xfit2 >= ub
polygon(c(ub,xfit2[i],max(xfit2)), c(0,yfit2[i],0), col=col2)

# Outline the alternative hypothesis
lines(xfit2, yfit2, lwd=2)

axis(1, at = (c(ub, max(xfit2))), labels=c("", expression(infinity)), 
    col=col2, lwd=1, lwd.tick=FALSE)


legend("topright", inset=.05, title="Color",
   c("Null hypoteses","Type II error", "True"), fill=c(col_null, col1, col2), horiz=FALSE)

abline(v=ub, lwd=2, col="#000088", lty="dashed")

arrows(ub, 0.45, ub+1, 0.45, lwd=3, col="#008800")
arrows(ub, 0.45, ub-1, 0.45, lwd=3, col="#880000")

হালনাগাদ


ভয়ঙ্কর উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমি কিছু কোড পরিবর্তন করেছি:

# Print null hypothesis area
col_null = "#AAAAAA"
polygon(c(min(x), x,max(x)), c(0,hx,0), col=col_null, lwd=2, density=c(10, 40), angle=-45, border=0)
lines(x, hx, lwd=2, lty="dashed", col=col_null)

...
legend("topright", inset=.015, title="Color",
   c("Null hypoteses","Type II error", "True"), fill=c(col_null, col1, col2), 
       angle=-45,
       density=c(20, 1000, 1000), horiz=FALSE)

আমি নাল অনুমানের ড্যাশড, কিছুটা অস্পষ্ট ছবি পছন্দ করি কারণ এটি ইঙ্গিত দেয় যে এটি সত্যিকার অর্থে সেখানে নেই। আমি স্বচ্ছতা এবং আলফা যুক্ত করার বিষয়ে চিন্তা করেছি তবে আমি একটি ছবিতে খুব বেশি তথ্য পাওয়ার বিষয়ে চিন্তিত এবং তাই এটি না করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মুদ্রিত নিবন্ধগুলির সীমাবদ্ধতা আমাকে পাঠকদের পরীক্ষা করতে দেয় না। আমি টিচারিংডেমোসের সাথে @ গ্রেগ স্নোয়ের জবাবটি আমার উত্তর হিসাবে বেছে নিয়েছি যেহেতু আমি দুটি ত্রুটিটি ওভারল্যাপিং না করে ধারণাটি পছন্দ করি।


4
সিউডো-স্বচ্ছতা ব্যবহার করে আপনি আপনার গ্রাফটি কিছুটা বাড়িয়ে তুলতে পারেন। এই উত্তরে কিছু ।
কারাকাল

@ কারাকাল (+1) ক্ষেত্রের শক্তি দেখানোর জন্য আমার একটি ড্যাশিং প্যাটার্ন (আপনার মত) যুক্ত করা উচিত।
chl

এটি দুর্দান্ত, আমি অন্য কোথাও একই রকম প্লট দেখেছি। তবে এটি একাধিক পি মানগুলির আসল মান এবং সেই পি মানগুলিতে শক্তিটি দেখায় না। আপনি বিভিন্ন পি মান এবং নমুনা আকারের জন্য শক্তি গণনা করতে পারেন এবং তারপরে একটি গ্রাফে বেশ কয়েকটি লাইন রেখেছিলেন
পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

1
জি * পাওয়ার 3 সফ্টওয়্যার কী ধরনের প্লট তৈরি করে তা যাচাই করা উচিত তা ধারণার জন্য ভাল হতে পারে checking যদিও মেমরি থেকে তারা chl এবং ক্যারাকাল ইতিমধ্যে উপস্থাপিত হয়েছে এর সাথে খুব মিল (এবং আপনাকে আর-তে কীভাবে এটি করতে সহায়তা করবে না)।
অ্যান্ডি ডাব্লু

@ অ্যান্ডি জি * পাওয়ার-অনুপ্রাণিত শক্তি বনাম এফেক্ট সাইজের প্লট বা পাওয়ার বনাম আলফা প্লটগুলি সত্যিই একটি দুর্দান্ত সংযোজন হবে। প্রথম ক্ষেত্রে, একটি সূচনাটি এই উত্তর হতে পারে , যা ২ য় ক্ষেত্রে সহজেই মানিয়ে নেওয়া উচিত।
কারাকাল

উত্তর:


9

আমি অনুরূপ প্লটগুলির সাথে চারপাশে খেলেছি এবং দেখেছি যে 2 টি বক্ররেখা একে অপরকে অবরুদ্ধ করে না, বরং উল্লম্বভাবে অফসেট হয় (তবে এখনও একই এক্স-অক্ষে থাকে) তখন এটি আরও ভাল কাজ করে। এটি স্পষ্ট করে তোলে যে কার্ভগুলির মধ্যে একটি নাল অনুমানকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং অন্যটি বিকল্প অনুমানের অধীনে গড়টির জন্য একটি প্রদত্ত মানকে উপস্থাপন করে। power.exampআর এর জন্য TeachingDemos প্যাকেজের মধ্যে ফাংশন এই প্লট ও তৈরি করবে run.power.exampফাংশন (একই প্যাকেজ) আপনি ইন্টারেক্টিভ আর্গুমেন্ট পরিবর্তন এবং চক্রান্ত আপডেট করতে পারেন।


+1, আমার চেয়ে আরও সম্পূর্ণ চিত্রণ। (আসলে, আমি জানতাম TeachingDemosপ্যাকেজে কিছু ছিল তবে এটি অনুসন্ধান করতে খুব অলস ছিল))
chl

14

কয়েকটি চিন্তা: (ক) স্বচ্ছতা ব্যবহার করুন এবং (খ) কিছু মিথস্ক্রিয়তার জন্য অনুমতি দিন।

এখানে আমার গ্রহণ, মূলত প্রকার 1 এবং টাইপ II ত্রুটিগুলির একটি জাভা অ্যাপলেট দ্বারা অনুপ্রাণিত - জাস্টিস সিস্টেমে ভুল করা । এটি বরং খাঁটি অঙ্কন কোড হিসাবে, আমি এটি সংক্ষেপ হিসাবে পেস্ট করেছি # 1139310

এটি কেমন দেখাচ্ছে তা এখানে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এইচ0


এটি সত্যিই দুর্দান্ত, আমি এপলপ্যাক আগে কখনও দেখিনি।
কেন উইলিয়ামস

1
ধন্যবাদ aplpackপ্যাকেজ এছাড়াও ডেটা যেমন জন্য কিছু ভাল অ্যাড-অন আছে। তবে, rpanel , যা এছাড়াও tcl / tk উপর নির্ভর করে সম্ভবত আরও জটিল স্টাফ জন্য একটি ভাল বিকল্প। এখন আরস্টুডিও এবং কারসাজি প্যাকেজের
সাহায্যে

8

জি পাওয়ার 3 , ম্যাক এবং উইন্ডোজে উপলব্ধ বিনামূল্যে সফ্টওয়্যারটিতে পাওয়ার বিশ্লেষণের জন্য খুব সুন্দর কিছু গ্রাফিং বৈশিষ্ট্য রয়েছে। প্রধান গ্রাফ আপনার গ্রাফের সাথে বিস্তৃতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এটি @chl দ্বারা দেখানো হয়েছে। এটি নাল হাইপোথিসিস এবং বিকল্প হাইপোথিসিস পরীক্ষার পরিসংখ্যান বিতরণ এবং বিটা এবং আলফায় বর্ণগুলিকে পৃথক বর্ণগুলিতে ইঙ্গিত করতে একটি সরল সরলরেখা ব্যবহার করে।

জি পাওয়ার 3 এর একটি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য হ'ল এটি প্রচুর পরিমাণে সাধারণ শক্তি বিশ্লেষণের পরিস্থিতিতে সমর্থন করে এবং জিইউআই এটি শিক্ষার্থী এবং প্রয়োগকৃত গবেষকদের অন্বেষণ করা সহজ করে তোলে।

এখানে একটি স্লাইডের স্ক্রিন শট দেওয়া হয়েছে ( আমি বিদ্যুত বিশ্লেষণের একটি বিভাগ সহ বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলিতে দিয়েছি এমন উপস্থাপনা থেকে নেওয়া ) বামদিকে প্রদর্শিত একাধিক গ্রাফ। যদি আপনি একটি লেজযুক্ত টি-পরীক্ষার সংস্করণ চয়ন করেন তবে এটি আপনার উদাহরণের মতো আরও বেশি লাগবে।

জি শক্তি 3 গ্রাফ

পরিসংখ্যানগত শক্তি এবং অনুমানের পরীক্ষার সাথে সম্পর্কিত কারণগুলির মধ্যে কার্যকরী সম্পর্ক প্রদর্শনকারী গ্রাফগুলি তৈরি করাও সম্ভব (যেমন, আলফা, প্রভাবের আকার, নমুনার আকার, শক্তি ইত্যাদি), আমি এই জাতীয় গ্রাফের কয়েকটি উদাহরণ এখানে উপস্থাপন করছি । এই জাতীয় গ্রাফের একটি উদাহরণ এখানে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


আকর্ষণীয় প্যাকেজ, আমি এটি ভবিষ্যতে সন্ধান করব। মাঠে নতুন কারও জন্য গ্রাফগুলি কিছুটা জটিল বলে মনে হচ্ছে। আমার শ্রোতাগুলি কোনও গাণিতিক বা পরিসংখ্যান ব্যাকগ্রাউন্ড জ্ঞান ছাড়াই এমডি। ধন্যবাদ!
ম্যাক্স গর্ডন
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.