¿Qué tipo de pruebas estadísticas se pueden realizar en modelos estadísticos versus conjuntos de datos?

Las pruebas estadísticas son mecanismos que se emplean para tomar decisiones cuantitativas sobre un proceso. El objetivo principal de realizar pruebas estadísticas es determinar si hay suficientes datos disponibles para aceptar o rechazar hipótesis sobre el proceso. Los tipos de pruebas estadísticas cubiertas en nuestra ayuda de asignación de estadísticas en línea en Canadá son:

  1. Pruebas paramétricas

Este tipo de prueba estadística se realiza sobre la base de la hipótesis de que los datos se reciben de una distribución particular y saca conclusiones sobre los parámetros de esa distribución. Nuestros expertos internos tienen un conocimiento detallado sobre las pruebas estadísticas y usan estas pruebas para presentar datos en forma cuantitativa para hacer que una tarea sea perfecta.

  1. Pruebas no paramétricas.

Este tipo de prueba estadística no presupone la distribución de datos. Al evaluar los datos, se debe ignorar el valor absoluto de los puntos de datos en lugar de resaltar las propiedades generales. Pero este tipo de prueba no puede demostrar la diferencia estadística. Nuestros expertos brindan ayuda con la asignación de estadísticas en Canadá para que los estudiantes puedan aprender a emplear esta prueba.

Además de estas pruebas estadísticas, nuestros académicos también cubren la correlación de spearman, el chi-cuadrado, la correlación de Pearson y otros bajo ayuda de asignación estadística en Canadá .

¿Cómo pueden los estudiantes aprovechar S

Eso no es cierto. Al menos no como está escrito.

Piense en las predicciones de un modelo estadístico como una dimensión más de su conjunto de datos y, según esa lógica, de repente puede hacer todas las cosas que antes no podía hacer.

Hay innumerables hipótesis para ser probadas que provienen de modelos estadísticos, desde las regresiones lineales más simples hasta las redes neuronales profundas más complejas. La más simple, por supuesto, es “¿funciona mi modelo?”.

Quizás significaron que no se pueden comparar dos modelos, solo los datos que generan … pero eso aún no es cierto. Comparamos regresiones lineales todo el tiempo con el propósito de las pruebas F.

No estoy diciendo que estaban equivocados, probablemente no lo estaban, pero lo que estás preguntando ahora probablemente no es lo que querían decir.

Eso no tiene ningún sentido. Debes haber malinterpretado lo que dijeron.