Als «wilcoxon-mann-whitney» getaggte Fragen

Der Wilcoxon-Rangsummentest, auch als Mann-Whitney-U-Test bekannt, ist ein nicht parametrischer Rangtest, um festzustellen, ob eine von zwei Proben größere Werte als die andere aufweist.

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Warum ist die asymptotische relative Effizienz des Wilcoxon-Tests
Es ist bekannt, dass die asymptotische relative Effizienz (ARE) des Wilcoxon Signed Rank Test verglichen mit dem Student's t- Test, wenn die Daten aus einer normalverteilten Population stammen. Dies gilt sowohl für den einfachen Test mit einer Stichprobe als auch für die Variante für zwei unabhängige Stichproben (Wilcoxon-Mann-Whitney U). Es …
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Mann-Whitney-U-Test: Konfidenzintervall für die Effektgröße
Nach Fritz, Morris und Richler (2011; siehe unten), unter Verwendung der Formel kann als eine Effektgröße für den Mann-Whitney - U-Tests berechnet werden Dies ist bequem, ich, wie ich auch bei anderen gelegenheiten berichte. Ich möchte das Konfidenzintervall für zusätzlich zum Effektgrößenmaß angeben.rrr rrr=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr Hier …
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Wilcoxon-Rangsummentest in R
Ich habe Ergebnisse aus dem gleichen Test auf zwei unabhängige Proben angewendet: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) Und ich möchte einen Wilcoxon-Rang-Summen-Test berechnen. Wenn ich die Statistik von Hand …
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Was ist der Unterschied zwischen wilcox.test und coin :: wilcox_test in R?
Diese beiden Funktionen existieren in R, aber ich kenne ihre Unterschiede nicht. Es scheint, dass sie nur dieselben p-Werte zurückgeben, wenn sie wilcox.testmit correct=FALSEund wilcox_test(im Münzpaket) mit aufrufen distribution="aymptotic". Für andere Werte geben sie andere p-Werte zurück. Gibt außerdem wilcox.testimmer W = 0 für meinen Datensatz zurück, unabhängig von den …
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
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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Wie melden Sie einen Mann-Whitney-Test?
Ich mache meine Dissertation und führe eine Reihe von Tests durch. Nach einem Kruskal-Wallis-Test berichte ich das Ergebnis normalerweise folgendermaßen: Es gibt einen signifikanten Unterschied zwischen den Mitteln von ...(χ2(2)=7.448,p=.024)(χ(2)2=7.448,p=.024)(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024) Aber jetzt habe ich einen Mann-Whitney-Test durchgeführt und bin mir nicht sicher, welche Werte ich präsentieren soll. SPSS gibt …
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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
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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Was ist die Nullhypothese im Mann-Whitney-Test?
Sei ein Zufallswert aus Verteilung 1 und sei ein Zufallswert aus Verteilung 2. Ich dachte, dass die Nullhypothese für den Mann-Whitney-Test .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) Wenn ich Simulationen des Mann-Whitney-Tests mit Daten aus Normalverteilungen mit gleichen Mitteln und gleichen Varianzen mit , erhalte ich Fehlerraten vom Typ …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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Welches Ergebnis ist zu wählen, wenn Kruskal-Wallis und Mann-Whitney widersprüchliche Ergebnisse zu liefern scheinen?
Ich habe diese Gruppen, in denen die Werte Antworten auf ein 10-Punkte-Likert-Element sind: g1 &lt;- c(10,9,10,9,10,8,9) g2 &lt;- c(4,9,4,9,8,8,8) g3 &lt;- c(9,7,9,4,8,9,10) Daher habe ich Kruskal-Wallis verwendet, um Unterschiede zwischen den Antworten in den Gruppen festzustellen. Das Ergebnis war: Kruskal-Wallis chi-squared = 5.9554, df = 2, p-value = 0.05091 Wenn …
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …
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