из заданного соотношения размеров групп. Из каких соображение берется это соотношение?
строго говоря — из теоремы Муавра-Лапласа
Конкретно в моем случае технически сложно настроить верную пропорцию) Вот как есть она 30 на 70 и изменить его проблематично. 70 на контроль, 30 на тест. Но и в других случаях, иногда хочется сначала включить новый функционал, например, на 10% потока и посмотреть, не будет ли сразу катастрофических багов.
А где поподробней можно про это почитать? Не про саму теорему, а про то, что 70 к 30 - это особо хорошее соотношение
кто сказал, что особо хорошее? деление "золотым сечением" в среднем обгоняет бинарное при поиске, но это совсем из другой отрасли
Хм... У меня обычно другой воркфлоу - рассчитываем размер групп и потом отщипываем их от потока. Если группы получились слишком большие, то тогда надо думать. Тест удлинять обычно
Ну это звучит почти как "с "золотым сечением все красивее", еще древние египтяне доказали"
А можно подробнее про саму теорему?
ну ладно, спасибо) Но я расстроен 😂
Внимательно почитал про преобразование Лапласа в попытке найти осязаемую связь с золотым сечением, заболела голова, результата не добился. Расскажите попроще, пожалуйста
Вот, через цикл можно подобрать соотношение) i <- 2 while(pwr.2p2n.test(h = ES.h(0.21, 0.22), n1=i, n2=i*2.333333)$power < 0.8) {i <- i + 1} pwr.2p2n.test(h = ES.h(0.21, 0.22), n1=i, n2=i*2.333333)
а еще вопрос, если можно)) Вы мне как то советовали использовать для проверки гипотез перестановочный тест oneway_test из пакета coin. Но он никак не хочет рассчитывать доверительный интервал даже в таком просто примере: library(coin) score <- c(40, 57, 45, 55, 58, 57, 64, 55, 62, 65) treatment <- factor(c(rep("A",5), rep("B",5))) mydata <- data.frame(treatment, score) oneway <- oneway_test(score~treatment, data=mydata, conf.int = TRUE) confint(oneway) и после confint(oneway) вылетает ошибка: Error in confint(oneway) : cannot compute confidence interval for objects of class “ScalarIndependenceTest” Не подскажете, в чем может быть дело?))
Я потом поглядел - он просто напросто не считает доверительный интервал... Вот и все
😟 а как без него то
а что тогда можно из непараметрического использовать, чтобы и интервалы были?) У меня имеется самописная функция для бутстрапа в пайтоне, но не охото ее переписывать на R, учитывая, что наверняка есть готовые варианты
Первая ссылка в Гугле - https://www.rdocumentation.org/packages/MKinfer/versions/0.6/topics/boot.t.test вроде, то что надо
Жаль, что это не boot.prop.test 😂 Но все равно спасибо))
и для пропорций есть) Отлично) Спасибо)
Обсуждают сегодня