«wilcoxon-mann-whitney» etiketlenmiş sorular

Bazı hipotezler, Student t- testi (belki de iki örneklemde eşit olmayan varyanslar için Welch düzeltmesi kullanılarak) veya Wilcoxon eşleştirilmiş imzalı rütbe testi, Wilcoxon-Mann-Whitney U testi gibi parametrik olmayan bir test kullanılarak test edilebilir. veya eşleştirilmiş işaret testi. Nasıl bir yapabilirsiniz ilkeli testi örnek büyüklüğü "küçük" olduğunu, özellikle en uygun hangi …

96 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Bu, Frank Harrell'ın burada ne yazdığına dair bir takip sorusu : Tecrübelerime göre t dağılımının doğru olması için gereken örneklem büyüklüğü eldeki örnek büyüklüğünden daha büyüktür. Wilcoxon işaretli sıralama testi dediğiniz gibi son derece verimli ve sağlam, bu yüzden neredeyse her zaman t testi tercih ediyorum Doğru anladıysam - iki …

26 t-test  wilcoxon-mann-whitney 

Özgeçmiş tüm zamanların klasiklerini okuyarak netleştirmek istediğim bir ifadeyle karşılaştım. Bu yazı ve sorum şu kapanış sözlerine atıfta bulunuyor: "Yeni verdiğim bilgilerin tamamının biraz eski olduğunu not etmek zorundayım; şimdi bilgisayarlarımız olduğu için t testlerinden daha iyisini yapabiliriz. Frank'in dediği gibi Muhtemelen Wilcoxon testlerini bir t testi yaptırmanız öğretilen her …

25 hypothesis-testing  t-test  permutation-test  wilcoxon-mann-whitney 

Wilcoxon Rank-Sum Testi ile Wilcoxon İşaretli Rank Testi arasındaki teorik farkın eşleştirilmiş gözlemler kullanarak ne olduğunu merak ediyordum. Wilcoxon Rank-Sum Test'in iki farklı numunede farklı miktarlarda gözlemlere izin verdiğini biliyorum, oysa ki eşleştirilmiş numuneler için İşaretli Sıra testi buna izin vermiyor, ancak ikisinin de aynı şeyi yaptığını düşünüyorum. Birisi Wilcoxon …

22 paired-data  wilcoxon-signed-rank  wilcoxon-mann-whitney 

Bunun başka bir yerde sorulmuş olabileceği hissine kapıldım, ancak gerçekten ihtiyacım olan temel tanım türüyle değil. Parametrik olmayanların bir şeyleri kıyaslamak yerine medyanı kullandığını biliyorum. Ayrıca standart sapma yerine "serbestlik derecelerine" (?) Dayandığını düşünüyorum. Yine de yanılıyorsam düzelt. Oldukça iyi bir araştırma yaptım, ya da öyle düşündüm, kavramı anlamaya çalışarak, …

22 hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

Son zamanlarda Mann-Whitney U testi hakkında okudum. Bu testi R'de gerçekleştirmek için aslında bir Wilcoxon testi uygulamanız gerektiği ortaya çıktı! Sorum şu: wilcox.testR'nin W istatistiği U istatistiğiyle aynı mı?

22 r  wilcoxon-mann-whitney 

Örneklerin veya popülasyonun dağılımları hakkında herhangi bir varsayımda bulunmadan iki popülasyonun aynı popülasyondan alındığı hipotezini test etmek istiyorum. Bunu nasıl yapmalıyım? Wikipedia'dan izlenimim, Mann Whitney U testinin uygun olması gerektiğidir, ancak pratikte benim için işe yaramıyor gibi görünüyor. Somutluk için, büyük (n = 10000) ve normal olmayan (bimodal), benzer (aynı …

19 r  hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

Tüm biyolojik detayları ve deneyleri ortadan kaldıracağım ve sadece eldeki problemi ve istatistiksel olarak yaptığım şeyi alıntılayacağım. Doğru olup olmadığını ve nasıl devam edileceğini bilmek istiyorum. Veriler (veya açıklamam) yeterince net değilse, düzenleyerek daha iyi açıklamaya çalışacağım. Varsayalım ki iki grup / gözlem var, X ve Y, ve N y …

19 hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem 

Bazı Gauss olmayan dağıtılmış değişkenim var ve 5 farklı grupta bu değişkenin değerleri arasında önemli farklılıklar olup olmadığını kontrol etmem gerekiyor. Kruskal-Wallis'in tek yönlü varyans analizini yaptım (ki bu önemli geldi) ve bundan sonra hangi grupların önemli ölçüde farklı olduğunu kontrol etmek zorunda kaldım. Gruplar bir çeşit sıralandığından (birinci gruptaki …

18 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

Bir t-testinin geçerli olması için gereken minimum numune boyutunu belirlemek için bir "kural" var mı? Örneğin, 2 popülasyon ortalaması arasında bir karşılaştırma yapılması gerekir. Bir popülasyondan 7 veri noktası ve diğerinden sadece 2 veri noktası vardır. Ne yazık ki, deney çok pahalı ve zaman alıcıdır ve daha fazla veri elde …

16 t-test  sample-size  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Anlamadığım bir Mann-Whitney sıralama testinden sonuçlar aldım. İki popülasyonun medyanı aynıdır (6.9). Her nüfusun üst ve alt miktarları: 6.64 ve 7.2 6.60 ve 7.1 Bu popülasyonları karşılaştıran testten elde edilen p değeri 0.007'dir. Bu popülasyonlar nasıl önemli ölçüde farklı olabilir? Medyanla ilgili yayılma nedeniyle mi? 2'yi karşılaştıran bir kutu grafiği, …

15 nonparametric  median  ranks  wilcoxon-mann-whitney