«wilcoxon-mann-whitney» 태그된 질문

동일한 테스트 결과를 두 개의 독립적 인 샘플에 적용했습니다. x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) 그리고 Wilcoxon 순위 합계 테스트를 계산하고 싶습니다. 나는 통계 계산하면 손으로, 내가 얻을 : T …

14 r  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

이 두 함수는 R에 존재하지만 차이점을 모르겠습니다. 호출 할 때 그들은 단지 같은 P-값을 반환 것으로 보인다 wilcox.test와 correct=FALSE,와 wilcox_test와 (동전 패키지) distribution="aymptotic". 다른 값의 경우 다른 p- 값을 반환합니다. 또한 wilcox.test매개 변수 설정과 관계없이 항상 내 데이터 세트에 대해 W = 0을 반환합니다. x = c(1, 1, 1, 3, …

14 r  hypothesis-testing  p-value  wilcoxon-mann-whitney 

나는 두 개의 불평등 한 그룹 (94와 52)을 가지고 있으며 Mann-Whitney U-test를 실행하여 측정 변수에 대한 점수가 다른지 확인하고 싶습니다. Kruskall-Wallis와 관련이있는 것이 좋습니다. Mann-Whitney에도 동일하게 적용됩니까?

14 sample-size  wilcoxon-mann-whitney 

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 

Fritz, Morris, Richler (2011; 아래 참조)에 따르면 은 공식 r = z를 사용하여 Mann-Whitney U- 검정의 효과 크기로 계산할 수 있습니다. rrr 다른 경우에도r을 보고하기 때문에 이것은 나에게 편리합니다. 효과 크기 측정 값 외에도r의 신뢰 구간을보고하고 싶습니다.r=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr 내 질문 은 다음과 같습니다 . 비모수 검정의 …

13 confidence-interval  effect-size  wilcoxon-mann-whitney  spearman-rho 

정규 분포가 아닌 서수 데이터가 있으므로 Mann-Whitney U 테스트를 사용하여 비모수 테스트를 수행하기로 결정했습니다. 7 개의 점수에 대한 그룹 간 차이를보고 있습니다.이 점수는 각 과목에 대해 0, 1, 2 또는 3입니다. 데이터를 표시하는 방법을 알아내는 데 어려움을 겪고 있습니다! 중앙값 (및 중앙값의 IQR)을 사용하여 데이터를 표시 할 경우 대부분의 중앙값이 …

11 spss  mean  wilcoxon-mann-whitney  ranks  presentation 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

논문을 작성 중이며 여러 가지 테스트를 수행하고 있습니다. Kruskal–Wallis 테스트를 사용한 후 보통 다음과 같이 결과를보고합니다. 의 평균 사이에 상당한 차이 가 있습니다.(χ2(2)=7.448,p=.024)(χ(2)2=7.448,p=.024)(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024) 그러나 지금은 Mann-Whitney 테스트를 실시했는데 어떤 값을 제시해야할지 모르겠습니다. SPSS는 Mann-Whitney , Wilcoxon , 및 값을 제공합니다. 이 4 가지 값을 모두 제시합니까? 아니면 관련이 없습니까?W …

10 wilcoxon-mann-whitney  reporting 

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 

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 

하자 유통 1에서 임의의 값 및하자 나는 맨 - 휘트니 테스트에 대한 귀무 가설이라고 생각 유통 (2)에서 임의의 값 .X1X1X_1X2X2X_2P(X1&lt;X2)=P(X2&lt;X1)P(X1&lt;X2)=P(X2&lt;X1)P(X_1 < X_2) = P(X_2 < X_1) 평균이 같고 분산이 같은 정규 분포의 데이터에 대해 Mann-Whitney 검정 시뮬레이션을 실행하면 에 매우 가까운 Type I 오류율이 발생합니다. 그러나 분산을 동일하지 않게 만들면 …

10 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

동물을 적대적인 환경에 배치하고 생존에 대한 접근 방식을 사용하여 얼마나 오래 생존 할 수 있는지 시간을 정하는 시뮬레이션이 있습니다. 생존을 위해 사용할 수있는 세 가지 방법이 있습니다. 각 생존 접근법을 사용하여 동물의 300 시뮬레이션을 실행했습니다. 모든 시뮬레이션은 동일한 환경에서 이루어 지지만 임의성이 있으므로 매번 다릅니다. 각 시뮬레이션에서 동물이 몇 초 …

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

Mann-Whitney U 검정의 귀무 가설이 궁금합니다. 나는 종종 귀무 가설이 두 모집단이 동일한 분포를 가지고 있다고 언급 한 것을 본다. 그러나 나는 생각합니다-평균이 같지만 극도로 불균등 한 분산을 가진 두 개의 정규 모집단이 있다면 Mann-Whitney 검정은 아마도이 차이를 감지하지 못할 것입니다. 또한 Mann-Whitney 검정의 귀무 가설이 이거나 한 모집단 ( …

9 hypothesis-testing  variance  wilcoxon-mann-whitney