Domande taggate «nonparametric»

Utilizzare questo tag per chiedere informazioni sulla natura dei metodi non parametrici o parametrici o sulla differenza tra i due. I metodi non parametrici generalmente si basano su poche ipotesi sulle distribuzioni sottostanti, mentre i metodi parametrici fanno ipotesi che consentono ai dati di essere descritti da un piccolo numero di parametri.

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Qual è l'ipotesi nulla nel test di Mann-Whitney?
Sia un valore casuale dalla distribuzione 1 e sia un valore casuale dalla distribuzione 2. Ho pensato che l'ipotesi nulla per il test di Mann-Whitney fosse .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) Se eseguo simulazioni del test di Mann-Whitney su dati provenienti da …
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I processi stocastici come il processo gaussiano / processo di Dirichlet hanno densità? In caso contrario, come può essere applicata la regola di Bayes?
Dirichlet Pocess e Gaussian Process sono spesso definiti "distribuzioni su funzioni" o "distribuzioni su distribuzioni". In tal caso, posso parlare in modo significativo della densità di una funzione in un GP? Cioè, il processo gaussiano o il processo di Dirichlet hanno qualche nozione di densità di probabilità? In caso contrario, …
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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
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 
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Potenza in proteomica?
Le sovvenzioni spesso richiedono un'analisi di potenza per supportare la dimensione del campione proposta. In proteomica (e nella maggior parte dei casi -omici), ci sono da 100 a 1000 di caratteristiche / variabili misurate su 10 di campioni (forse 100, ma improbabile). Inoltre, è noto che alcune di queste unità …
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Prenota per statistiche non parametriche
Quale sarebbe un buon libro per le statistiche non parametriche. Non solo introduzione ma livello avanzato. Inoltre sto guardando qualcosa che posso usare per imparare e non per riferimento. In particolare sto cercando un libro che possa contenere le basi dietro metodi non parametrici, inferenza non parametrica, metodi per valutare …
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Anova non parametrica multidirezionale
Devo analizzare un disegno fattoriale con cinque fattori (uno dei quali nidificato in un altro) e risposte numeriche. Vorrei eseguire un ANOVA non parametrico, ma ovviamente non posso usare né i test Kruskall Wallis né Friedman (ho misure replicate). C'è un comando o un codice in R che potrebbe aiutarmi? …
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