«wilcoxon-signed-rank» 태그된 질문

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 

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 

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 

일부 저자 (예 : Pallant, 2007, p. 225; 아래 이미지 참조)는 검정 통계량을 관측치 수의 제곱근으로 나누어 Wilcoxon 부호있는 순위 검정의 효과 크기를 계산하도록 제안합니다. r=Znx+ny√r=Znx+nyr = \frac{Z}{\sqrt{n_x + n_y}} ZSPSS (아래 이미지 참조) 및 wilcoxsign_testR 의 테스트 통계 출력입니다 (내 관련 질문 : wilcoxsign_test의 teststatistic vs linearstatistic 참조 ) …

18 effect-size  wilcoxon-signed-rank 

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 

지난주에 나는 좋은 친구와 흥미로운 토론을했습니다. 그는 온라인 포커를 해왔으며 새로운 구독 / 추가 송금과 처리하는 카드 사이에 관계가 있다고 제안했습니다. 즉, 좋은 카드를 구해야합니다. 이것이 사실이라면 사이트는 아마도 많은 위험을 감수하고 있지만 문제는 여전히 나를 매료시킵니다. 이것에 대한 나의 첫번째 접근법은 친구에게 "좋은 카드"를 정의하고 간단한 이항 테스트 를하도록 …

15 binomial  games  wilcoxon-signed-rank 

나는 4 가지 다른 시점 (치료 전, 치료 하루, 치료 후 4 주, 치료 후 2-4 개월)에서 철 수준에 대한 치료 효과를 조사한 연구에 대한 데이터를 받았다. 컨트롤 그룹이 없습니다. 그들은 치료 전 3 개의 시점에서 치료 전 (기준) 수준까지 철 수준의 유의 한 증가가 있는지 확인하려고합니다. 11 명의 환자는 …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

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 

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 

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 

약간의 토론 (아래) 후에, 나는 집중된 질문에 대한 명확한 그림을 얻었습니다. 따라서 수정 된 질문이 있습니다. 그러나 일부 의견은 원래 질문과 관련이없는 것처럼 보일 수 있습니다. 것으로 보인다 t-테스트가 대칭 분포를 신속하게 수렴 것으로, 서명 순위 테스트가 대칭을 가정 하고, 즉, 대칭 배포 수단 / pseudomedians / 중간 값 사이에는 …

10 hypothesis-testing  t-test  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

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 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

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