mtest

Mtest é uma implementação do Python-m teste, um teste de duas amostras com base na selecção do modelo e descrito em [1] e [2].
Apesar da sua importância no apoio conclusões experimentais, testes estatísticos padrão são muitas vezes inadequadas para áreas de pesquisa, como as ciências da vida, em que o tamanho típico de amostra é pequena e as suposições de teste difíceis de verificar. Em tais condições, os testes padrão tendem a ser excessivamente conservadora, e, portanto, não conseguem detectar efeitos significativos nos dados.
O teste-m é um teste estatístico clássico, no sentido de definir significância com o limite convencional sobre os erros Tipo I. Por outro lado, baseia-se na seleção de modelo Bayesian, e, portanto, leva em conta a incerteza sobre os parâmetros do modelo, mitigando o problema do pequeno tamanho da amostra.
O teste-m foi encontrada para geralmente têm uma potência mais elevada (menor fracção de erros do tipo II) do que um erro de teste t para amostras de pequenas dimensões (de 3 a 100 amostras).
[1] Berkes, P., Fiser, J. (2011) Um teste de duas amostras frequentista com base na selecção do modelo Bayesian. arXiv: 1104.2826v1
[2] BERKES, P., Orban, G., Lengyel, M., e Fiser, J. (2011). Atividade cortical espontânea revela características de um modelo interno ideal do ambiente. A ciência, 331: 6013, 83-87.
tabelas Mtest
navios Mtest caches tabelas de estatísticas para calcular o valor-p eo poder de novos dados da maneira mais eficiente. A biblioteca é distribuída com mesas para valores de p (erro tipo I) para N = 3,4, ..., 20 e para N = 30,40, ..., 100. Estas tabelas cobrir os casos mais comuns. Novas tabelas são calculados quando necessário, embora a conclusão pode demorar algumas horas. Mesas de erro do tipo II não são incluídas para manter o tamanho do pacote pequeno.
Veja scriptscompute_basic_tables.py para um script de exemplo para tabelas que você pode precisar de computação pré. . O script faz uso da biblioteca joblib para distribuir as computações em múltiplos núcleos

Requisitos :

• Python
• SciPy
• pymc