Domande taggate «multiple-comparisons»

Segnala situazioni in cui si è preoccupati di raggiungere la potenza e le dimensioni previste quando viene eseguita più di una prova di ipotesi.

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Significato in linguaggio semplice di test "dipendenti" e "indipendenti" nella letteratura sui confronti multipli?
Sia nella letteratura sulla percentuale di errori a livello familiare (FWER) che sulla percentuale di scoperta falsa (FDR), si dice che particolari metodi di controllo della FWER o della FDR siano appropriati per test dipendenti o indipendenti. Ad esempio, nel documento del 1979 "Una semplice procedura di prova multipla in …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
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 
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Quale metodo di confronto multiplo utilizzare per un modello lmer: lsmeans o glht?
Sto analizzando un set di dati usando un modello di effetti misti con un effetto fisso (condizione) e due effetti casuali (partecipante a causa del disegno e della coppia all'interno del soggetto). Il modello è stato generato conlme4 pacchetto: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Successivamente, ho eseguito un test del rapporto di verosimiglianza di …
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Classificatori di machine learning big-O o complessità
Per valutare le prestazioni di un nuovo algoritmo di classificazione, sto cercando di confrontare l'accuratezza e la complessità (big-O in formazione e classificazione). Dall'apprendimento automatico: una recensione ottengo un elenco completo dei classificatori supervisionati, anche una tabella di precisione tra gli algoritmi e 44 problemi di test dal deposito di …
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Regressione graduale sana?
Supponiamo che io voglia costruire un classificatore binario. Ho diverse migliaia di funzionalità e solo pochi decimi di campioni. Dalla conoscenza del dominio, ho una buona ragione per credere che l'etichetta di classe possa essere prevista con precisione usando solo alcune funzionalità, ma non ho idea di quali . Voglio …
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Il test di Dunnett in R restituisce valori diversi ogni volta
Sto usando la libreria R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) per calcolare il test di Dunnett. Sto usando lo script qui sotto: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) Ora, se eseguo questo script attraverso la R Console più volte, …
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