«permutation-test» 태그된 질문

귀무 가설과 일치하는 데이터의 재 배열을 기반으로 한 통계 테스트.

1
2- 표본 순열 테스트에서 꼬리 두배
두 개의 표본이 있고 동일한 분포에서 추출되는지 여부를 결정하려고한다고 가정합니다. 표본 A, B는 일부 정수로 구성됩니다. 2- 표본 순열 검정을 사용하여, 특히 표본 평균의 차이가 관측 된 차이만큼 극한 인 순열을 살펴보면서이를 테스트하는 경우 : 양측 p- 하나의 꼬리를보고 확률을 두 배로 늘림으로써 가치? 이것이 강의 노트에서 말하는 것처럼 보이지만 …

1
단일 표본과 평균을 비교하는 순열 검정
사람들이 단일 표본과 평균을 비교하기 위해 순열 테스트를 구현할 때 (예 : 순열 t- 검정에서와 같이) 평균은 어떻게 처리됩니까? 순열 테스트에 대한 평균과 샘플을 취하는 구현을 보았지만 실제로 수행중인 작업이 확실하지 않습니다. 하나의 표본에 대해 추정 평균에 대한 순열 검정 (예 : t- 검정)을 수행하는 의미있는 방법이 있습니까? 아니면 대안 …

1
순열 테스트를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
시험 통계에 의해 대체 가설에 비해 일부 널 (null)을 테스트 할 때 , 여기서 , 설정과 순열 시험 적용 에 순열의 우리는 새로운 통계가 U(X)U(X)U(X)X={xi,...,xn}X={xi,...,xn}X = \{ x_i, ..., x_n\}GGGXXXT(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|.T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|. T(X) := \frac{\# \{\pi \in G: U(\pi X) \geq U(X)\}}{|G|}. 순열 테스트를 사용하지 않고 사용하는 것의 이점은 무엇입니까? 즉 순열 …

1
Fisher 정확한 테스트 (순열 테스트)의 힘에 대한 놀라운 동작
나는 소위 "정확한 테스트"또는 "순열 테스트"의 역설적 행동을 만났는데, 그 프로토 타입은 Fisher 테스트입니다. 여기있어. 400 명의 개인으로 구성된 두 그룹 (예 : 400 대 대조 대 400 건)과 두 가지 양식 (예 : 노출 / 노출)이있는 공변량이 있다고 상상해보십시오. 두 번째 그룹에는 노출 된 개인이 5 명뿐입니다. 피셔 테스트는 …

1
순열 검정 : 검정 통계량을 선택하는 기준
나는 정기적으로 순열 테스트를 사용하고 단순성을 좋아합니다. 필자는 Good의 "리샘플링 방법 (Resampling methods)"이라는 책에서 가장 많이 배웠습니다. 저자는 예제 전체에서 테스트 통계를 선택하는 데있어 매우 창의적으로 보입니다. 또한 이 게시물 은 검정 통계량을 선택할 수있는 자유가 크다는 인상을줍니다. 테스트 통계가 준수해야하는 이론적 요구 사항 이 있는지 궁금 합니다 . 아니면 …

1
기능 선택을위한 랜덤 순열 테스트
로지스틱 회귀 컨텍스트에서 기능 선택에 대한 순열 분석에 대해 혼란스러워합니다. 랜덤 순열 테스트에 대한 명확한 설명을 제공하고이 기능이 기능 선택에 어떻게 적용됩니까? 정확한 알고리즘과 예제가있을 수 있습니다. 마지막으로 올가미 또는 LAR과 같은 다른 수축 방법과 어떻게 비교됩니까?

2
비율의 맥락에서 다중 비교 문제를 피하기 위해 순열 테스트를 사용할 수 있습니까?
특정 이진 결과를 예측하는 5 가지 방법의 효과를 평가하고 있습니다 ( '성공'및 '실패'라고 함). 데이터는 다음과 같습니다. Method Sample_Size Success Percent_Success 1 28 4 0.14 2 19 4 0.21 3 24 7 0.29 4 21 13 0.61 5 22 9 0.40 이 5 가지 방법 중 테스트를 수행하여 방법의 상대적 …

3
순열 검정의 모수에 대한 신뢰 구간을 어떻게 작성합니까?
순열 테스트는 원래 데이터에서 임의로 추출 된 순열 리 샘플을 기반으로하는 중요도 테스트입니다. 교체와 함께 생성되는 부트 스트랩 샘플과 달리 순열 재 샘플은 교체없이 추출됩니다. 다음은 간단한 순열 테스트의 R에서 한 예 입니다. (귀하의 의견은 환영합니다) 순열 테스트에는 큰 장점이 있습니다. 정규성과 같은 특정 모집단 형태가 필요하지 않습니다. 귀무 가설 …
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.