«multiple-comparisons» 태그된 질문

그룹 간 분산 분석 상황을 살펴보면 실제로 이러한 분산 분석 테스트를 먼저 수행하고 두 번째로 사후 분석 (Bonferroni, Šidák 등) 또는 계획된 비교 테스트를 수행하면 무엇을 얻을 수 있습니까? 분산 분석 단계를 완전히 건너 뛰지 않겠습니까? 이러한 상황에서 그룹 간 분산 분석의 이점 중 하나는 Tukey의 HSD를 사후 테스트로 사용할 …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

양쪽에서 가족 와이즈 에러율 (FWER)와 거짓 검색 속도 (FDR) 문헌 FWER 또는 FDR 제어 방법은 특정 의존적 또는 독립적 인 시험에 적합한 것으로 알려져있다. 예를 들어, 1979 년 논문 "간단한 순차 거부 다중 테스트 절차"에서 Holm은 스텝 업 시닥 방법과 스텝 업 Bonferroni 제어 방법을 대조하여 썼습니다. 테스트 통계가 독립적 …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

SPSS (3 판)를 사용하여 Field의 발견 통계 읽기 필자는 ANOVA의 사후 테스트에 대해 약간 충격을 받았습니다. 제 1 종 오류율을 제어하려는 사람들은 Bonferroni 또는 Tukey를 제안하고 (374 페이지)라고 말합니다. Bonferroni는 비교 횟수가 적을수록 더 많은 힘을 발휘하는 반면 Tukey는 많은 수의 평균을 테스트 할 때 더 강력합니다. 작고 많은 수단 …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

나는 palaeo sciences에 사용 된 특정 유형의 모델을 맞추는 다른 방법에 대한 컴퓨터 기반 평가를 수행했습니다. 나는 큰 훈련 세트를 가지고 있었기 때문에 무작위로 (층화 된 무작위 샘플링) 테스트 세트를 따로 설정했습니다. 나는 훈련 세트 샘플에 mmm 개의 다른 방법을 적용하고 mmm 결과 모델을 사용하여 테스트 세트 샘플에 대한 응답을 …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

두 가지 정렬 된 점 세트- 사용자 아래의 점 과 교사 아래의 점 사이의 유사성 측정을 계산하고 싶습니다 . 점은 3D 공간의 곡선이지만 그림과 같이 2 차원으로 플롯하면 문제가 단순화되었다고 생각했습니다. 점이 겹치면 유사성이 100 % 여야합니다.

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

FDR을 제어하는 ​​것이 Wikipedia 와 같이 FWER를 제어하는 ​​것보다 덜 엄격하다는 것을 읽었습니다 . FDR 제어 절차는 FWER (Familywise Error Rate) 절차 (예 : Bonferroni 보정)와 비교하여 잘못된 발견에 대해 덜 엄격한 제어를 수행합니다. 이는 제 1 종 오류의 비율을 증가시키는 비용으로 전력을 증가시킵니다. 즉, 허용되어야 할 때 귀무 가설을 …

17 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 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 

새로운 분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 정확성과 복잡성을 비교하려고합니다 (훈련 및 분류에서 큰 O). 에서 기계 학습 : 리뷰는 내가 알고리즘 사이 또한, 정확성 테이블을 완전한 감독 분류 목록을 얻고, 44 시험 문제 UCI 데이터 repositoy . 그러나 다음과 같은 일반적인 분류 기준이 큰 리뷰, 종이 또는 웹 사이트를 찾을 …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

나는 4 가지 다른 시점 (치료 전, 치료 하루, 치료 후 4 주, 치료 후 2-4 개월)에서 철 수준에 대한 치료 효과를 조사한 연구에 대한 데이터를 받았다. 컨트롤 그룹이 없습니다. 그들은 치료 전 3 개의 시점에서 치료 전 (기준) 수준까지 철 수준의 유의 한 증가가 있는지 확인하려고합니다. 11 명의 환자는 …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

이진 분류기를 만들고 싶다고 가정 해보십시오. 수천 가지 기능과 몇 가지 샘플 만 있습니다. 도메인 지식에서, 나는 클래스 레이블이 정확하게 몇 기능을 사용하여 예측 될 수 있다고 생각하는 좋은 이유를 가지고,하지만 난 아무 생각이 없다 하는 것들. 또한 최종 결정 규칙을 쉽게 해석 / 설명하고 소수의 기능을 추가로 필요로하기를 원합니다. …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

나는 절차와 그것이 통제하는 것을 이해합니다. 다중 비교를 위해 BH 절차에서 조정 된 p- 값의 공식은 무엇입니까? 방금 원래 BH가 조정 된 p- 값을 생성하지 않고 거부 조건 ( https://www.jstor.org/stable/2346101 ) 만 조정한다는 것을 깨달았습니다 . Gordon Smyth는 어쨌든 2002 년에 조정 된 BH p- 값을 도입 했으므로이 질문은 여전히 …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

소개 : 오늘이 질문 에 대한 관심을 확인한 후, " 쌍별 t- 검정이없는 경우 분산 분석이 중요 할 수 있습니까? "라고 답했습니다. . 통계적 유의성이 단순한 이분법으로 이해되고 또는 보다 높은 것으로 판단 될 때 다양한 액수의 결과 (액면가)가 발생할 수 있습니다 . 위 질문에 대한 @Glen_b의 답변은 다음 과 …

13 hypothesis-testing  anova  statistical-significance  t-test  multiple-comparisons 

Dunnett의 테스트를 계산하기 위해 R 'multcomp'라이브러리 ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ )를 사용하고 있습니다. 아래 스크립트를 사용하고 있습니다. Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) 이제 R 콘솔을 통해이 스크립트를 여러 번 실행하면 매번 약간 다른 결과가 나타납니다. 예를 들면 다음과 같습니다. …

13 r  multiple-comparisons 

다음 문제와 같은 일을하고 있습니다. 많은 사용자와 N 권의 책이 있습니다. 각 사용자는 책 1> 책 40> 책 25와 같이 자신이 읽은 모든 책 (N 책의 하위 집합 일 수 있음)의 순서 순위를 만듭니다. 이제이 개별 사용자 순위를 모든 도서의 단일 주문 순위로 바꾸고 싶습니다. 시도해 볼만한 좋은 방법이나 표준적인 …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model