mtest

mtest является реализация Python М-тесте двухвыборочный на основе выбора модели и описано в [1] и [2].
Несмотря на их важность в поддержке экспериментальных выводов, стандартные статистические тесты часто недостаточны для научно-исследовательских областях, как науки о жизни, где типичный размер выборки мал и испытаний предположения сложно проверить. В таких условиях, стандартные тесты, как правило, чрезмерно консервативной, и не таким образом, чтобы обнаружить значительный эффект в данных.
Т-тест представляет собой классический статистический тест в смысле определения значимости с обычными граница ошибки типа I. С другой стороны, он основан на байесовской модели выбора и, следовательно, принимает во внимание неопределенность о параметрах модели, смягчения проблемы малого размера образцов.
М-тест было установлено, как правило, имеют более высокую мощность (меньшую часть ошибок второго рода), чем ошибки т-тест для малых размеров выборки (от 3 до 100 выборок).
[1] Беркеш П., Fiser, J. (2011) частотный двухвыборочный на основе Байеса выбора модели. Arxiv: 1104.2826v1
[2] Беркеш П., Орбан, Г., Лендьел М., Fiser, J. (2011). Спонтанное активность коры головного мозга показывает признаки оптимального внутреннего модели окружающей среды. Наука, 331: 6013, 83-87.
mtest таблицы
mtest корабли кэширует таблицы статистики для вычисления р-значение и мощь новых данных в наиболее эффективным способом. Библиотека распространяется с таблицами для р-значения (тип I) об ошибках для N = 3,4, ..., 20 и N = 30,40, ..., 100. Эти таблицы охватывают наиболее распространенные случаи. Новые таблицы вычисляются при необходимости, хотя завершение может занять несколько часов. Таблицы ошибок типа II не включены, чтобы сохранить размер пакетов мал.
См scriptscompute_basic_tables.py для примера сценария предварительной вычислительных таблиц, которые могут понадобиться. . Сценарий использует библиотеки joblib распределить вычисления на несколько ядер

Требования

• Python
• SciPy
• pymc