Domande taggate «wilcoxon-mann-whitney»

Il test di somma dei ranghi di Wilcoxon, noto anche come test U di Mann-Whitney, è un test di rango non parametrico per valutare se uno dei due campioni ha valori più grandi dell'altro.

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U-test di Mann-Whitney: intervallo di confidenza per la dimensione dell'effetto
Secondo Fritz, Morris e Richler (2011; vedi sotto), può essere calcolato come una dimensione dell'effetto per il test U di Mann-Whitney usando la formula r = zrrr Questo è conveniente per me, poiché riportoranche in altre occasioni. Vorrei segnalare l'intervallo di confidenza perrr=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr oltre alla …
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Perché l'efficienza relativa asintotica del test di Wilcoxon
È noto che l'efficienza relativa asintotica (ARE) del test di rango firmato Wilcoxon è 3π≈ 0.9553π≈0,955\frac{3}{\pi} \approx 0.955rispetto altesttdi Student, se i dati sono tratti da una popolazione normalmente distribuita. Ciò vale sia per il test di base a un campione che per la variante per due campioni indipendenti (Wilcoxon-Mann-Whitney …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
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 
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Come si segnala un test di Mann – Whitney?
Sto facendo la mia tesi di laurea e sto conducendo una serie di test. Dopo aver usato un test Kruskal – Wallis, di solito riporto il risultato in questo modo: Esiste una differenza significativa tra i mezzi di ...(χ2(2)=7.448,p=.024)(χ(2)2=7.448,p=.024)(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024) Ma ora ho condotto un test di Mann-Whitney e non …
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Come posso incorporare un valore anomalo innovativo all'osservazione 48 nel mio modello ARIMA?
Sto lavorando su un set di dati. Dopo aver usato alcune tecniche di identificazione del modello, sono uscito con un modello ARIMA (0,2,1). Ho usato la detectIOfunzione nel pacchetto TSAin R per rilevare un valore anomalo innovativo (IO) alla 48a osservazione del mio set di dati originale. Come posso incorporare …
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 
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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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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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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
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 
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Il test di Mann-Whitney può essere utilizzato per confronti post-hoc dopo Kruskal-Wallis?
Ho una simulazione in cui un animale viene posto in un ambiente ostile e temporizzato per vedere quanto tempo può sopravvivere usando un approccio alla sopravvivenza. Ci sono tre approcci che può usare per sopravvivere. Ho eseguito 300 simulazioni dell'animale usando ogni approccio di sopravvivenza. Tutte le simulazioni avvengono nello …
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