«nonparametric» 태그된 질문

파라 메트릭 방식 (즉, 정규 분포와 특정 측정 편차 가정)을 사용하여 표본 크기 계산을 수행하는 의학 문헌의 일반적인 관행을 지원하기 위해 특정 참조 (텍스트 또는 저널 기사)를 보유하고 있는지 궁금합니다. 1 차 시험 결과의 분석이 비모수 적 방법을 사용하여 수행 될 때. 예 : 1 차 결과는 특정 약물을 투여 …

12 nonparametric  sample-size 

통계 모델 에 관한 Wikipedia 기사를 읽고 있으며 , "비모수 통계 모델"의 의미에 대해 다소 당황합니다. 매개 변수 세트 가 무한 치수 인 경우 통계 모델은 비모수 적입니다. 통계 모델은 유한 차원 매개 변수와 무한 차원 매개 변수가 모두 있으면 반모 수적 입니다. 공식적으로 가 의 차원 이고 이 샘플 …

12 nonparametric  model 

내가받은 문제를 여기에 던지고 있습니다. 두 개의 임의 변수가 있습니다. 하나는 연속적 이며 (Y) 다른 하나는 이산 적이며 서수 (X) 로 접근 합니다. 쿼리와 함께받은 줄거리 아래에 넣었습니다. 데이터를 보낸 사람 은 X와 Y 사이 의 연관 강도 를 측정 하려고합니다 . 데이터를 생성 한 프로세스에 대한 가정이 먼저 나오지 …

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

에서 위키 백과 비모수의 첫 번째 의미는 특정 분포에 속하는 데이터에 의존하지 않는 기술을 포함합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 데이터가 주어진 확률 분포에서 도출된다는 가정에 의존하지 않는 분포가없는 방법. 따라서 파라 메트릭 통계와 반대입니다. 비모수 통계 모델, 추론 및 통계 테스트가 포함됩니다. 비모수 통계 (모수에 대한 의존성이없는 표본에 대한 함수로 정의 …

12 nonparametric 

모든 딥 러닝 모델에 대한 답변이 하나도 없다고 생각합니다. 딥 러닝 모델 중 매개 변수는 무엇이며 비모수는 무엇입니까?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

비모수 적이며 12 개의 처리가있는 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 나는 Kruskal-Wallis 테스트를 수행하고 유의 한 값을 얻었으며 , 이제는 어떤 처리가 유의하게 다른지 확인하기 위해 다중 비교 절차를 수행하고 싶습니다. 이 주제에 관한 많은 정보가 있지만이 문제를 구체적으로 다루는 것을 찾지 못했습니다. 어떤 아이디어 ?? 피pp

11 nonparametric  multiple-comparisons  kruskal-wallis  dunn-test 

감독되는 기계 학습 분류 알고리즘의 성능을 평가하려고합니다. 관찰은 99 명의 피험자 집단으로부터 도출 된 명목 클래스 (당분간 2 개, 그러나이를 멀티 클래스 문제로 일반화하고 싶습니다)로 분류됩니다. 내가 대답 할 수있는 질문 중 하나는 알고리즘이 입력 클래스 간의 분류 정확도에 큰 차이가있는 경우입니다. 이진 분류 사례의 경우 (기본 분포가 비정규이기 때문에) …

11 r  hypothesis-testing  nonparametric 

페어링 된 데이터를 분석하기 위해이 두 가지 테스트 중 하나를 선택하려고합니다. 누구든지 일반적으로 선택할 규칙에 대해 알고 있습니까?

11 hypothesis-testing  nonparametric  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

지난 2 년간 통계를 공부해 왔습니다. 내가 배운 거의 모든 것은 파라 메트릭 통계에 관한 것입니다. 이제 비모수 통계에 대해 자세히 알고 싶습니다. 누구나이 분야에 대한 간결한 (아마도 읽을 수있는) 소개를 제안 할 수 있습니까?

11 self-study  nonparametric  references 

여러 데이터 세트에서 여러 알고리즘의 성능을 비교하고 있습니다. 이러한 성능 측정이 정규 분포를 보장하지는 않기 때문에 Demšar (2006)를 기반으로 Nemenyi 사후 테스트를 통해 Friedman Test를 선택했습니다 . 그런 다음 후속 Shaffer post-hoc 테스트로 Quade 테스트와 같은 다른 방법을 제안하는 것 외에도 Nemenyi 테스트를 다르게 적용하는 다른 논문을 발견했습니다. Nemenyi 사후 …

11 nonparametric  multiple-comparisons  post-hoc 

두 가지 범주 형 / 명목 형 변수가 있습니다. 각각은 두 개의 고유 한 값만 가질 수 있습니다 (따라서 총 4 개의 조합이 있습니다). 각 값 조합에는 일련의 숫자 값이 제공됩니다. 그래서 저는 4 개의 숫자를 가지고 있습니다. 그것을보다 구체적인하려면하자 우리는 내가 가진 말 male / female과 young / old와 …

10 hypothesis-testing  p-value  nonparametric  permutation-test 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

이 질문 은 균일 한 히스토그램과 비 균일 히스토그램의 기본적인 차이점을 설명합니다. 그리고이 질문 은 어떤 의미에서 히스토그램이 데이터 샘플이 추출 된 분포를 나타내는 정도를 최적화하는 균일 히스토그램의 빈 수를 선택하는 경험 법칙에 대해 설명합니다. 균일하지 않은 히스토그램과 균일하지 않은 히스토그램에 대해 같은 종류의 "최적"토론을 찾을 수 없습니다. 멀리있는 특이 …

10 nonparametric  outliers  histogram  rule-of-thumb 

여러 온라인 소스를 살펴본 결과 정답을 얻을 수없는 것 같습니다. 서수 데이터가 WSRT에 사용하기에 충분한 지, 그렇지 않은 경우 부호 테스트가 적절한 대안인지 알려줄 수 있습니까? 마지막으로 이것은 대학의 논문 프로젝트에 대한 것이므로 답변에 참고 문헌 / 문학이 포함될 수 있다면 시험 선택을 어느 쪽이든 정당화해야하며 지금까지 웹 사이트에서 답변을 …

10 nonparametric  assumptions  wilcoxon-signed-rank 

R을 사용하여 Mann-Whitney U의 임계 값을 찾으려고하면 값이 항상 1+ 임계 값이라는 것을 알았습니다. 예를 들어, 의 경우 (양측) 임계 값은 8이며 의 경우 (양측) ) 임계 값은 22 ( 표 확인 )이지만 다음과 같습니다.α=.05,n=10,m=5α=.05,n=10,m=5\alpha=.05, n = 10, m = 5α=.05,n=12,m=8α=.05,n=12,m=8\alpha=.05, n=12, m=8 > qwilcox(.05/2,10,5) [1] 9 > qwilcox(.05/2,12,8) [1] …

10 r  hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney