«wilcoxon-mann-whitney» 태그된 질문

특정 가설은 스튜던트 t- 검정 (2 샘플 경우 불균형 변동에 대한 Welch의 보정을 사용하여)을 사용하거나 Wilcoxon 대응 부호 순위 검정 인 Wilcoxon-Mann-Whitney U 검정과 같은 비모수 검정을 사용하여 검정 할 수 있습니다. 또는 쌍 부호 테스트. 우리는 어떻게 할 수 원칙 시험은 표본의 크기는 "작은"특히 경우, 가장 적합한 인에 대한 …

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

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 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 Age …

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 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #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 = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

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 

이것은 프랭크 하렐 쓴 무엇에 대한 후속 질문은 여기에 : 내 경험상 정확한 t 분포에 필요한 샘플 크기는 종종 샘플 크기보다 큽니다. Wilcoxon 부호가있는 테스트는 말한 것처럼 매우 효율적이며 강력하므로 t 테스트보다 거의 항상 선호합니다. 내가 정확하게 이해한다면-두 개의 일치하지 않는 샘플의 위치를 ​​비교할 때 샘플 크기가 작은 경우 짝을 …

26 t-test  wilcoxon-mann-whitney 

CV 상시 고전을 통해 나는 명확히하고 싶은 진술을 보았습니다. 이 글은 글 이며 내 질문은 마지막 말을 인용한다. "방금 전 준 모든 지식이 다소 쓸모가 없다는 점에 주목해야한다. 이제 우리는 컴퓨터를 가지고 있으므로 t- 테스트보다 더 잘할 수있다. Frank는 아마도 t- 테스트를 수행하도록 배운 곳이라면 Wilcoxon 테스트를 사용하고 싶을 것입니다. …

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

페어링 된 관측 값을 사용하여 Wilcoxon Rank-Sum Test와 Wilcoxon Signed-Rank Test의 이론적 차이점이 무엇인지 궁금했습니다. Wilcoxon Rank-Sum Test는 두 개의 서로 다른 샘플에서 서로 다른 양의 관측을 허용하는 반면, 짝을 이룬 샘플에 대한 Signed-Rank 테스트는 허용하지 않지만 내 의견으로는 동일하게 테스트하는 것 같습니다. 누군가 Wilcoxon Rank-Sum Test를 사용해야 할 때와 …

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

나는 이것이 다른 곳에서 요청되었을 수도 있지만 실제로 필요한 기본 설명 유형은 아닙니다. 비모수는 비교할 수단 대신 중간 값에 의존한다는 것을 알고 있습니다. 또한 표준 편차 대신 "자유도"(?)에 의존한다고 생각합니다. 그래도 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 아주 좋은 연구를 해왔으며, 개념을 이해하려고 노력하고, 그 개념이 무엇인지, 테스트 결과가 실제로 무엇을 의미하는지, …

22 hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

최근 Mann-Whitney U 테스트에 대해 읽었습니다. R에서이 테스트를 수행하려면 실제로 Wilcoxon 테스트를 실행해야합니다. 내 질문 : wilcox.testR 의 W 통계 는 U 통계와 동일합니까?

22 r  wilcoxon-mann-whitney 

표본 또는 모집단의 분포에 대한 가정없이 두 표본이 동일한 모집단에서 추출되었다는 가설을 검정하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? Wikipedia에서 Mann Whitney U 테스트는 적합해야하지만 실제로는 효과가없는 것 같습니다. 구체성을 위해 두 개의 표본 (a, b)으로 크고 (n = 10000) 비정규 (바이 모달)이지만 두 개 모집단에서 추출한 데이터 집합은 비슷하지만 (동일한 평균) 다르지만 (표준 …

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

생물학적 세부 사항과 실험을 모두 제거하고 당면한 문제와 통계적으로 수행 한 작업을 인용하겠습니다. 나는 그것이 올바른지 아닌지, 어떻게 진행하는지 알고 싶습니다. 데이터 (또는 내 설명)가 충분하지 않으면 편집하여 더 잘 설명하려고 노력할 것입니다. 크기가 이고 두 개의 그룹 / 관찰, X 및 Y가 있다고 가정하십시오 . 이 두 관측치의 평균이 …

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

비 가우시안 분산 변수가 있는데 5 개의 다른 그룹에서이 변수의 값 사이에 유의 한 차이가 있는지 확인해야합니다. 나는 Kruskal-Wallis 일원 분산 분석 (중요한 결과)을 수행 한 후 어느 그룹이 크게 다른지 확인해야했습니다. 그룹이 정렬되어 있기 때문에 (첫 번째 그룹의 변수 값은 두 번째 그룹의 변수 값보다 낮아야합니다. 세 번째 그룹의 …

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

t- 검정이 유효하기 위해 필요한 최소 샘플 크기를 결정하는 "규칙"이 있습니까? 예를 들어, 두 모집단의 평균을 비교해야합니다. 한 모집단의 데이터 포인트는 7 개이고 다른 데이터 포인트의 데이터 포인트는 2 개뿐입니다. 불행히도 실험은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 더 많은 데이터를 얻는 것은 불가능합니다. t- 검정을 사용할 수 있습니까? 그 …

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

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. 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 …

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 

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 

이해할 수없는 Mann-Whitney 등급 테스트 결과를 받았습니다. 두 모집단의 중앙값은 동일합니다 (6.9). 각 모집단의 uppper와 lower Quantile은 다음과 같습니다. 6.64 및 7.2 6.60 및 7.1 이 모집단을 비교 한 검정의 결과 p- 값은 0.007입니다. 이 인구는 어떻게 크게 다를 수 있습니까? 중앙값이 확산 되었기 때문입니까? 2를 비교하는 상자 그림은 두 …

15 nonparametric  median  ranks  wilcoxon-mann-whitney