mtest

mtest є реалізація Python М-тесту, двухвиборочний на основі вибору моделі і описано в [1] і [2].
Незважаючи на їх важливість у підтримці експериментальних висновків, стандартні статистичні тести часто недостатні для науково-дослідних областях, як науки про життя, де типовий розмір вибірки малий і випробувань припущення складно перевірити. У таких умовах, стандартні тести, як правило, надмірно консервативним, і не таким чином, щоб виявити значний вплив в даних.
М-тест класичний статистичний тест в сенсі визначення значущості із звичайним кордон помилки типу I. З іншого боку, він заснований на байєсівської моделі вибору і, отже, бере до уваги невизначеність про параметри моделі, пом'якшення проблеми малого розміру зразків.
М-тесту було встановлено, як правило, мають більш високу потужність (меншу частину помилок другого роду), ніж помилки т-тест для малих розмірів вибірки (від 3 до 100 вибірок).
[1] Беркеш П., Fiser, J. (2011) частотний двухвиборочний на основі Байєса вибору моделі. arXiv.org ,: 1104.2826v1
[2] Беркеш П., Орбан, Г., Ленд'єл М., Fiser, J. (2011). Спонтанне активність кори головного мозку показує ознаки оптимального внутрішнього моделі навколишнього середовища. Наука, 331: 6013, 83-87.
mtest таблиці
mtest кораблі кешируєт таблиці статистики для обчислення р-значення і міць нових даних в найбільш ефективним способом. Бібліотека поширюється з таблицями для р-значення (тип I) для помилках N = 3,4, ..., 20 і N = 30,40, ..., 100. Ці таблиці охоплюють найбільш поширені випадки. Нові таблиці обчислюються при необхідності, хоча завершення може зайняти кілька годин. Таблиці помилок типу II не включені, щоб зберегти розмір пакетів малий.
Див scriptscompute_basic_tables.py для прикладу сценарію попередньої обчислювальних таблиць, які можуть знадобитися. . Сценарій використовує бібліотеки joblib розподілити обчислення на кілька ядер

Вимоги

• Python
• SciPy
• pymc