Запитання з тегом «multiple-comparisons»

Дивлячись на ситуацію ANOVA між групами, що ви отримуєте, по-перше, зробивши такий тест ANOVA, а другий зробіть пост-хок (Bonferroni, Šidák тощо) або заплановані тести порівняння? Чому б не пропустити крок ANOVA повністю? Я вважаю, що в такій ситуації одна перевага між групами ANOVA полягає в тому, що можна використовувати HSD …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Як у літературі щодо рівня помилок (FWER), так і щодо помилкового виявлення (FDR), окремі методи контролю FWER або FDR вважаються відповідними залежним або незалежним тестам. Наприклад, у документі 1979 р. "Проста послідовно відхиляюча процедура багаторазового випробування" Холм писав, щоб протиставити його метод посилення Шідака проти його покрокового методу контролю Бонферроні: …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Статистика виявлення поля читання за допомогою SPSS (3-е видання) мене трохи вразили пост-спеціальні тести в ANOVA. Тим, хто хоче контролювати рівень помилок типу I, він пропонує Бонферроні або Тукі і каже (стор. 374): Bonferroni має більше потужності, коли кількість порівнянь невелика, тоді як Tukey є більш потужним при тестуванні великої …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

Я провів комп'ютерну оцінку різних методів підгонки конкретного типу моделі, що використовується в науках про палео. У мене був великий навчальний набір, і тому я випадково (стратифікована випадкова вибірка) відклала тестовий набір. Я встановив різних методів до зразків навчальних наборів і за допомогою отриманих м моделей я передбачив відповідь для …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Я хотів би обчислити міру схожості між двома впорядкованими наборами точок --- тими, що знаходяться під Користувачем, порівняно з тими, що знаходяться у Вчителя : Точки - це криві в тривимірному просторі, але я думав, що проблема спрощується, якщо будувати їх у двох вимірах, як на малюнку. Якщо точки перетинаються, …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

Я читав, що керування FDR менш жорстке, ніж контроль над FWER, як, наприклад, у Вікіпедії : Процедури контролю FDR здійснюють менш жорсткий контроль над помилковим виявленням порівняно з процедурами помилок у сімейному режимі (FWER) (наприклад, виправлення Бонферроні). Це збільшує потужність за рахунок збільшення швидкості помилок типу I, тобто відкидання нульової …

16 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Я аналізую набір даних, використовуючи модель змішаних ефектів з одним фіксованим ефектом (умовою) та двома випадковими ефектами (учасник, обумовлений в рамках проекту та пари). Модель була згенерована з lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Далі я провів перевірку коефіцієнта ймовірності цієї моделі проти моделі без фіксованого ефекту (умови) і маю суттєву різницю. У моєму …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 

Для оцінки ефективності нового алгоритму класифікатора я намагаюся порівняти точність та складність (big-O у навчанні та класифікації). З машинного навчання: огляд я отримую повний список контрольованих класифікаторів, а також таблицю точності між алгоритмами і 44 тестові проблеми з репозиції даних UCI . Однак я не можу знайти огляд, папір або …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Мені було надано дані для аналізу для дослідження впливу на рівень заліза в чотирьох різних часових моментах (до початку лікування закінчувався день, через 4 тижні після лікування та через 2-4 місяці після лікування). Контрольної групи немає. Вони шукають, чи є значне підвищення рівня заліза в кожному з 3 періодів часу …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

Припустимо, я хочу створити двійковий класифікатор. У мене є кілька тисяч особливостей і лише кілька 10-ти зразків. На основі знань про домен, я маю вагомі підстави вважати, що мітку класу можна точно передбачити, використовуючи лише декілька функцій, але я не маю уявлення, які з них. Я також хочу, щоб правило …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Я розумію процедуру і те, що вона контролює. Отже, яка формула для скоригованого р-значення в процедурі BH для кількох порівнянь? Щойно я зрозумів, що оригінальний BH не виробляє відрегульованих p-значень, лише коригував умову (не) відхилення: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Гордон Сміт все одно ввів коригувані показники рН в 2002 році, тому питання …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Вступ: Зауваживши сьогодні увагу, приділене цим питанням: " Чи може ANOVA бути значущим, коли жоден з парних t-тестів не є? ", Я подумав, що мені вдасться переробити його цікавим способом, який заслуговує на власний набір відповідей . Різноманітність невідповідних результатів (за номіналом) може виникнути, коли статистичну значимість розуміють як просту …

13 hypothesis-testing  anova  statistical-significance  t-test  multiple-comparisons 

Я використовую бібліотеку R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) для обчислення тесту Даннета . Я використовую сценарій нижче: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) Тепер, якщо я запускаю цей сценарій через консоль R кілька разів, я кожного разу отримую …

13 r  multiple-comparisons 

Я працюю над чимось подібною проблемою. У мене є маса користувачів і N книг. Кожен користувач створює упорядкований рейтинг усіх прочитаних книг (що, ймовірно, підмножина N книг), наприклад, Книга 1> Книга 40> Книга 25. Тепер я хочу перетворити ці індивідуальні рейтинги користувачів в єдиний упорядкований рейтинг усіх книг. Чи є …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model