Bindungen beziehen sich auf gleiche Werte, die in den Daten beobachtet wurden. Bei mehreren Verbindungen können Bindungen für einige Methoden der Datenanalyse ein Problem darstellen.
Ich bin verwirrt darüber, wie ich entscheiden soll, ob die Zeit in der Überlebensanalyse als kontinuierlich oder diskret behandelt wird. Konkret möchte ich die Überlebensanalyse verwenden, um Variablen auf Kinder- und Haushaltsebene zu identifizieren, deren Einfluss auf das Überleben von Jungen und Mädchen (bis zum Alter von 5 Jahren) am …
Ich versuche die Ausgabe der Kolmogorov-Smirnov-Testfunktion zu verstehen (zwei Beispiele, zweiseitig). Hier ist ein einfacher Test. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) …
Ich habe eine Reihe von Daten aus zwei Proben (Kontrolle und Behandlung) mit jeweils mehreren tausend Werten, die in R einer Signifikanzprüfung unterzogen werden sollen. Theoretisch sollten die Werte kontinuierlich sein, aber aufgrund der Rundung durch die Messsoftware sind sie t und sie haben Krawatten. Die Verteilungen sind unbekannt und …
Mein nichtparametrischer Text " Praktische nichtparametrische Statistik" enthält häufig klare Formeln für Erwartungen, Abweichungen, Teststatistiken und dergleichen, enthält jedoch den Vorbehalt, dass dies nur funktioniert, wenn wir Bindungen ignorieren. Bei der Berechnung der Mann-Whitney-U-Statistik wird empfohlen, beim Vergleich, der größer ist, gebundene Paare auszuschließen. Ich verstehe, dass Bindungen nicht wirklich …
Ich programmiere einen kNN-Algorithmus und möchte Folgendes wissen: Unentschieden: Was passiert, wenn bei der Mehrheitsabstimmung kein eindeutiger Gewinner feststeht? ZB sind alle k nächsten Nachbarn aus verschiedenen Klassen, oder für k = 4 gibt es 2 Nachbarn aus Klasse A und 2 Nachbarn aus Klasse B? Was passiert, wenn es …
Ich werde den Kolmogorov-Smirnov-Test verwenden, um die Normalität von MYDATA in R zu testen. Dies ist ein Beispiel für meine Arbeit ks.test(MYDATA,"pnorm",mean(MYDATA),sd(MYDATA)) Hier ist das Ergebnis, das R mir gibt: data: MYDATA D = 0.13527, p-value = 0.1721 alternative hypothesis: two-sided Warning message: In ks.test(MYDATA, "pnorm", mean(MYDATA), sd(MYDATA)) : ties …
Das Folgende verwirrt mich und ich konnte die Antwort an keiner anderen Stelle finden. Ich versuche, R zu lernen, während ich einige Statistiken mache, und als Übung versuche ich, die Ergebnisse der eingebauten R-Funktionen zu überprüfen, indem ich diese auch sozusagen 'von Hand' in R mache Für den Kruskal-Wallis-Test erhalte …
Ich habe ein Skript geschrieben, das die Daten mit dem testet wilcox.test, aber als ich die Ergebnisse erhielt, waren alle p-Werte gleich 1. Ich habe auf einigen Websites gelesen, dass Sie vor dem Testen der Daten Jitter verwenden könnten (um Verbindungen zu vermeiden, wie sie sagten). Ich habe das getan …
Ich führe Post-hoc-Vergleiche nach einem Kruskal-Wallis-Test durch. Ich verwende das PMCMR- Paket. > posthoc.kruskal.nemenyi.test( preference ~ instrument) Pairwise comparisons using Tukey and Kramer (Nemenyi) test with Tukey-Dist approximation for independent samples data: preference by instrument Cello Drums Guitar Drums 0.157 - - Guitar 0.400 0.953 - Harp 0.013 0.783 0.458 …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.