Als «wilcoxon-signed-rank» getaggte Fragen

Der Wilcoxon-Signed-Rank-Test ist ein nicht parametrischer Rank-Test zum Vergleichen von zwei gepaarten Stichproben, unabhängig davon, ob die Werte in einer größer sind als in der anderen. Kann auch verwendet werden, um eine Probe mit einem festen Wert zu vergleichen. [Der Test darf NICHT mit dem "Vorzeichentest" verwechselt werden].

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Unterschied zwischen dem Wilcoxon Rank Sum Test und dem Wilcoxon Signed Rank Test
Ich habe mich gefragt, was der theoretische Unterschied zwischen dem Wilcoxon-Rank-Summen-Test und dem Wilcoxon-Signed-Rank-Test unter Verwendung von Beobachtungspaaren ist. Ich weiß, dass der Wilcoxon-Rang-Summen-Test eine unterschiedliche Anzahl von Beobachtungen in zwei verschiedenen Stichproben zulässt, während der Signed-Rank-Test für gepaarte Stichproben dies nicht zulässt, obwohl beide meiner Meinung nach gleich zu …
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Nicht parametrischer Test, wenn zwei Proben aus derselben Verteilung gezogen wurden
Ich möchte die Hypothese testen, dass zwei Stichproben aus derselben Grundgesamtheit stammen, ohne Annahmen über die Verteilung der Stichproben oder der Grundgesamtheit zu treffen. Wie soll ich das machen? Aus Wikipedia ist mein Eindruck, dass der Mann Whitney U-Test geeignet sein sollte, aber er scheint in der Praxis nicht für …
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Effektgröße nach Wilcoxon Rang Test unterschrieben?
Einige Autoren (z. B. Pallant, 2007, S. 225; siehe Bild unten) schlagen vor, die Effektgröße für einen von Wilcoxon signierten Rangtest zu berechnen, indem die Teststatistik durch die Quadratwurzel der Anzahl der Beobachtungen dividiert wird: r = Znx+ ny√r=Znx+nyr = \frac{Z}{\sqrt{n_x + n_y}} ZGibt die Teststatistik sowohl von SPSS (siehe …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
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, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Wie finde ich heraus, ob eine Online-Pokerseite fair ist?
Letzte Woche hatte ich ein interessantes Gespräch mit einem guten Freund von mir. Er hatte Online-Poker gespielt und vorgeschlagen, dass es einen Zusammenhang zwischen Neuabonnement / zusätzlicher Geldüberweisung und den Karten gibt, die man bekommt, dh man bekommt gute Karten, um süchtig zu werden. Die Sites würden wahrscheinlich viel riskieren, …
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Caret glmnet vs cv.glmnet
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …
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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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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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In welcher Situation wäre Wilcoxons Signed-Rank-Test dem T-Test oder dem Sign-Test vorzuziehen?
Nach einigen Diskussionen (unten) habe ich jetzt ein klareres Bild einer fokussierten Frage. Hier ist eine überarbeitete Frage, obwohl einige der Kommentare jetzt möglicherweise nicht mit der ursprünglichen Frage verbunden sind. Es scheint, dass t-Tests für symmetrische Verteilungen schnell konvergieren , dass der Test mit vorzeichenbehaftetem Rang Symmetrie annimmt und …
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Sind Ordnungs- oder Intervalldaten für den von Wilcoxon signierten Rangtest erforderlich?
Nachdem ich mir mehrere Online-Quellen angesehen habe, kann ich keine klare Antwort bekommen. Könnte mir bitte jemand klarstellen, ob Ordnungsdaten für die WSRT ausreichen und wenn nicht, ist der Vorzeichentest eine geeignete Alternative? Schließlich ist dies für mein Dissertationsprojekt an der Universität. Wenn also Referenzen / Literatur in die Antworten …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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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 …
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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