mtest

mtest is 'n Python implementering van die m-toets, 'n twee-steekproef gebaseer op model seleksie en beskryf in [1] en [2].
Ten spyte van hul belang in die ondersteuning van eksperimentele gevolgtrekkings, standaard statistiese toetse is dikwels onvoldoende vir navorsing gebiede, soos die lewenswetenskappe, waar die tipiese steekproefgrootte is klein en die toets aannames moeilik om te verifieer. In sulke omstandighede, standaard toetse geneig té konserwatief te wees, en versuim om sodoende betekenisvolle effekte in die data op te spoor.
Die m-toets is 'n klassieke statistiese toets in die sin van die definisie van betekenis met die konvensionele grens op Tipe I foute. Aan die ander kant, is dit gebaseer op Bayes model seleksie, en neem dus in ag onsekerheid oor parameters van die model se verligting van die probleem van klein monsters grootte.
Die m-toets is gevind om in die algemeen 'n hoër mag (kleiner fraksie van Tipe II foute) as 'n t-toets fout vir klein steekproefgroottes (3-100 monsters).
[1] Berkes, P., Fiser, J. (2011) 'n frekwentistiese twee steekproef gebaseer op Bayes model seleksie. arXiv: 1104.2826v1
[2] Berkes, P., Orban, G., Lengyel, M., en Fiser, J. (2011). Spontane kortikale aktiwiteit toon kenmerke van 'n optimale interne model van die omgewing. Wetenskap, 331: 6013, 83-87.
mtest tafels
mtest skepe caches tafels van statistieke om die p-waarde en krag van die nuwe data te bereken in die mees doeltreffende manier. Die biblioteek is versprei met tafels vir p-waardes (tipe I fout) vir N = 3,4, ..., 20 en N = 30,40, ..., 100. Hierdie tabelle dek die mees algemene gevalle. Nuwe tafels word bereken wanneer dit nodig is, hoewel voltooiing 'n paar uur te neem. Tipe II fout tafels is nie ingesluit by die pakket grootte klein te hou.
Sien scriptscompute_basic_tables.py vir 'n voorbeeld script om te pre-bereken tabelle wat jy dalk nodig het. . Die script maak gebruik van die joblib biblioteek om die berekeninge te versprei op verskeie cores

Vereistes :

• Python
• Scipy
• pymc