Ich versuche den Unterschied zwischen verschiedenen Resampling-Methoden (Monte-Carlo-Simulation, parametrisches Bootstrapping, nicht-parametrisches Bootstrapping, Jackknifing, Kreuzvalidierung, Randomisierungstests und Permutationstests) und deren Implementierung in meinem eigenen Kontext mithilfe von R zu verstehen. Angenommen, ich habe die folgende Situation: Ich möchte eine ANOVA mit einer Y- Variablen ( Yvar) und einer X- Variablen ( …
Ich habe mehrere hundert Messungen. Jetzt überlege ich mir, irgendeine Art von Software zu verwenden, um jede Maßnahme mit jeder Maßnahme in Beziehung zu setzen. Dies bedeutet, dass es Tausende von Korrelationen gibt. Darunter sollte (statistisch) eine hohe Korrelation bestehen, auch wenn die Daten vollständig zufällig sind (jede Messung hat …
Ich habe Daten aus einem Experiment, das ich mit t-Tests analysiert habe. Die abhängige Variable ist intervallskaliert und die Daten sind entweder ungepaart (dh 2 Gruppen) oder gepaart (dh innerhalb von Subjekten). ZB (innerhalb von Fächern): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, …
Es gibt verschiedene gängige Resampling-Techniken, die in der Praxis häufig verwendet werden, z. B. Bootstrapping, Permutationstest, Jackknife usw. In zahlreichen Artikeln und Büchern werden diese Techniken erläutert, z. B. Philip I Good (2010) Permutation, Parametric und Bootstrap Tests von Hypothesen Meine Frage ist, welche Resampling-Technik hat an Popularität gewonnen und …
Ich benutze das "boot" -Paket, um einen ungefähren 2-seitigen Bootstrap-P-Wert zu berechnen, aber das Ergebnis ist zu weit vom P-Wert entfernt, als dass man t.test verwenden könnte. Ich kann nicht herausfinden, was ich in meinem R-Code falsch gemacht habe. Kann mir bitte jemand einen Hinweis dazu geben time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, …
Beim Lesen von CV-Klassikern bin ich auf eine Aussage gestoßen, die ich klarstellen möchte. Dies ist der Beitrag und meine Frage bezieht sich auf die Schlussbemerkung: "Ich muss feststellen, dass alles Wissen, das ich gerade vermittelt habe, etwas veraltet ist. Jetzt, da wir Computer haben, können wir besser als T-Tests. …
Es wird oft behauptet, dass Permutationstests keine Annahmen haben, aber dies ist sicherlich nicht wahr. Wenn zum Beispiel meine Proben irgendwie korreliert sind, kann ich mir vorstellen, dass es nicht richtig wäre, ihre Etiketten zu vertauschen. Ich denke nur, dass ich zu diesem Problem den folgenden Satz aus Wikipedia gefunden …
Ich habe einen Datensatz mit zehntausenden Beobachtungen von medizinischen Kostendaten. Diese Daten sind stark nach rechts verschoben und enthalten viele Nullen. Es sieht für zwei Personengruppen so aus (in diesem Fall zwei Altersgruppen mit jeweils> 3000 Beobachtungen): Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.0 0.0 0.0 4536.0 302.6 …
Ich habe zwei Datensätze und möchte wissen, ob sie sich erheblich unterscheiden oder nicht (dies kommt von " Zwei Gruppen unterscheiden sich erheblich? Test zu verwenden "). Ich habe mich für einen Permutationstest entschieden und in R Folgendes durchgeführt: permutation.test <- function(coding, lncrna) { coding <- coding[,1] # dataset1 lncrna …
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
In der Literatur werden die Begriffe Randomisierung und Permutation synonym verwendet. Bei vielen Autoren, die "Permutationstests (auch als Randomisierungstests bezeichnet)" oder umgekehrt angeben. Bestenfalls glaube ich, dass der Unterschied subtil ist und in ihren Annahmen über die Daten und möglichen Schlussfolgerungen liegt, die gezogen werden können. Ich muss nur überprüfen, …
Ich habe kürzlich nach Möglichkeiten gesucht, Zeitreihen auf diese Weise neu abzutasten Erhalten Sie ungefähr die Autokorrelation langer Speicherprozesse. Behalten Sie den Bereich der Beobachtungen bei (zum Beispiel ist eine neu abgetastete Zeitserie von ganzen Zahlen immer noch eine Zeitserie von ganzen Zahlen). Kann bei Bedarf nur einige Skalen betreffen. …
Ich lerne gerade Randomisierungstests. Mir fallen zwei Fragen ein: Ja, es ist einfach und intuitiv, wie der p-Wert mit dem Randomisierungstest berechnet wird (was meiner Meinung nach mit dem Permutationstest identisch ist?). Wie können wir jedoch auch ein 95% -Konfidenzintervall erzeugen, wie wir es bei normalen parametrischen Tests tun? Während …
Ich habe zwei kategoriale / nominale Variablen. Jeder von ihnen kann nur zwei unterschiedliche Werte annehmen (also habe ich insgesamt 4 Kombinationen). Jede Wertekombination enthält eine Reihe numerischer Werte. Ich habe also 4 Sätze von Zahlen. Um es konkreter zu machen, nehmen wir an, ich habe male / femaleund young …
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