«nonparametric» 태그된 질문

커널 밀도 추정기를 사용하여 일련의 관측 값을 기반으로 밀도 함수를 추정해야합니다. 동일한 관측치에 기초하여, 커널 밀도 추정기의 도함수를 사용하여 밀도의 1 차 및 2 차 도함수도 추정해야합니다. 대역폭은 확실히 최종 결과에 큰 영향을 미칩니다. 먼저 KDE 대역폭을 제공하는 몇 가지 R 기능이 있다는 것을 알고 있습니다. 어느 것이 더 선호되는지 …

14 r  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

나는 바이올린 음모를 그리려고 노력하고 있으며 그룹별로 스케일링을위한 모범 사례가 있는지 궁금합니다. 다음은 R mtcars데이터 세트를 사용하여 시도한 세 가지 옵션 입니다 (1973의 모터 트렌드 자동차, 여기 참조 ). 동일한 폭 원래 종이 * 가하는 것과 R 이하 vioplot는 것 ( 예 :) 인 것 같습니다 . 모양을 비교하는 데 …

14 distributions  data-visualization  nonparametric 

저는 현재 파라 메트릭 부트 스트랩에 관한 몇 가지 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 대부분 사소한 것이지만 여전히 무언가를 놓친 것 같습니다. 파라 메트릭 부트 스트랩 절차를 사용하여 데이터에 대한 신뢰 구간을 얻고 싶다고 가정합니다. 저는이 샘플을 가지고 있으며 정규 분포를 가정합니다. 그런 다음 분산 및 평균 \ hat {m}을 추정하고 …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

약간 간결한 수학을 겪은 후에는 커널 밀도 추정에 약간의 직관이 있다고 생각합니다. 그러나 나는 또한 세 가지 이상의 변수에 대한 다변량 밀도를 추정하는 것이 추정기의 통계적 특성 측면에서 좋은 생각이 아닐 수 있음을 알고 있습니다. 그렇다면, 비모수 적 방법을 사용하여 이변 량 밀도를 어떤 종류의 상황에서 추정하고 싶습니까? 두 개 …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

Kruskal-Wallis 및 Mann-Whitney U 테스트에 대한 전력 분석을 수행 할 수 있습니까? 그렇다면 R 패키지 / 기능을 수행하는 것이 있습니까?

14 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis 

동료의 지원 (독립 변수)과 작업 만족도 (의존 변수) 사이의 연관성을 찾기 위해 카이 제곱 테스트를 적용하고 싶습니다. 동료의 지원은 지원 범위에 따라 네 그룹으로 분류됩니다. 1 = 매우 적은 범위, 2 = 일부, 3 = 대부분, 4 = 매우 업무 만족도는 두 가지로 분류됩니다 : 0 = 만족 및 1 …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

필자의 비모수 적 텍스트 인 Practical Nonparametric Statistics 는 종종 기대, 분산, 테스트 통계 등에 대한 명확한 공식을 제공하지만 관계를 무시할 경우에만 작동한다는 경고를 포함합니다. Mann-Whitney U 통계량을 계산할 때, 더 큰 것을 비교할 때 묶인 쌍을 버리는 것이 좋습니다. 나는 어떤 그룹이 다른 그룹보다 크지 않기 때문에 어떤 인구가 …

14 nonparametric  ties 

윌 콕슨이 순위 테스트는 서명의 그것은 점근 상대 효율 (ARE) 것으로 잘 알려져있다 학생에 비해 t -test, 데이터는 정규 분포를 인구에서 도출되는 경우. 이것은 기본 1 샘플 테스트와 2 개의 독립적 인 샘플 (Wilcoxon-Mann-Whitney U)의 변형 모두에 해당됩니다. 또한 정상 데이터의 경우 ANOVA F 테스트와 비교 한 Kruskal-Wallis 테스트의 ARE입니다 …

13 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  asymptotics  efficiency  wilcoxon-signed-rank 

나는 단지 하나의 차원 밀도 추정값을 생성하는 깔끔한 (필수는 아니지만) 방법을 생각했으며 내 질문은 다음과 같습니다. 이 밀도 추정 방법에는 이름이 있습니까? 그렇지 않다면, 그것은 문헌에서 다른 방법의 특별한 경우입니까? 방법은 다음과 같습니다. 우리는 벡터 가지고 있는데 우리가 추정하고자하는 알려지지 않은 분포에서 나온 것으로 가정합니다. 이를 수행하는 방법은 에서 가능한 …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

비모수 적 검정이 모수 적 대안에 비해 검정력이 낮다고 가정하는 경우, 모수 적 검정이 널을 거부하지 않는 경우 해당 모수가없는 대안도 널을 거부하지 않음을 의미합니까? 파라 메트릭 테스트의 가정이 충족되지 않고 테스트가 사용되는 경우 어떻게이 변경이 가능합니까?

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

주어진 데이터 세트에 대해 스프레드는 종종 표준 편차 또는 IQR (사 분위수 범위)로 계산됩니다. a standard deviation는 정규화되고 (z- 점수 등) 두 개의 다른 모집단의 분포를 비교하는 데 사용할 수 있지만, 두 개의 다른 모집단의 표본은 두 개의 다른 척도에서 값을 가질 수 있기 때문에 IQR의 경우에는 해당되지 않습니다. e.g. …

12 nonparametric  mathematical-statistics  standard-deviation  descriptive-statistics  normalization 

한 플롯이 처리를 받고 다른 플롯이 제어를받는 6 쌍의 플롯에서 나무의 크기 분포를 비교하고 있습니다. 각 쌍의 플롯에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 사용하여 범위는 0.0003707 ~ 0.75 입니다. KS 테스트의 다중 샘플 확장과 같은 모든 반복 실험을 처리하는 적절한 방법이 있습니까? 아니면 적절한 후속 테스트가 있습니까? 또는 " 두 쌍의 플롯에서 크기 …

12 nonparametric  kolmogorov-smirnov 

나는 진동을 인식하는 피험자 (두 그룹)의 능력을 측정하는 심리 생리 학적 데이터를 수집했습니다. 진동 프로브는 더 작고 작은 변위에서 피부를 향해 움직이며, 피험자는 진동을 느낄 때를 나타냅니다. 불행하게도, 고주파수에서, 프로브는 단거리 만 움직일 수 있으며, 때로는 프로브가 이동할 수있는 최대 거리가 여전히 피험자가 인식하기에 충분히 크지 않습니다. 따라서 일부 대상의 …

12 nonparametric  psychology 

프로세스가 변경에 의해 개선되었는지 확인하기 위해 변경 전후 프로세스의 처리 시간을 관찰합니다. 처리 시간이 단축되면 프로세스가 개선되었습니다. 처리 시간의 분포는 굵은 꼬리이므로 평균을 기준으로 비교하는 것은 합리적이지 않습니다. 대신 변경 후 더 낮은 처리 시간을 관찰 할 확률이 50 %를 크게 초과하는지 알고 싶습니다. 하자 변경 후의 처리 시간에 대한 …

12 sampling  nonparametric