Запитання з тегом «nonparametric»

Певні гіпотези можна перевірити, використовуючи t- test Стьюдента (можливо, використовуючи корекцію Уелча на неоднакові відхилення у випадку з двома зразками) або непараметричний тест, наприклад, тест парного підписання Вілкоксона з підписаним рангом, тест Вілкоксона-Манна-Вітні U, або тест на парні знаки. Як ми можемо прийняти принципове рішення про тест, який тест є …

96 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

При вирішенні бізнес-проблем із використанням даних прийнято вважати, що принаймні одне ключове припущення про те, що класична статистика недостатку не є дійсною. Більшість часу ніхто не намагається перевірити ці припущення, щоб ви насправді ніколи не знали. Наприклад, що так багато загальних веб-метрик є "довгохвостими" (відносно звичайного розповсюдження), на сьогоднішній день …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

У яких випадках слід віддати перевагу тому, ніж іншому? Я знайшов когось, хто претендує на перевагу Кендалл, з педагогічних міркувань , чи є інші причини?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Чи може хтось мені пояснити, чому хтось обрав би параметричний над непараметричним статистичним методом для тестування гіпотез чи регресійного аналізу? На мій погляд, це як поїхати на рафтинг і вибрати не водостійкий годинник, тому що ви не зможете його намочити. Чому б не використати інструмент, який працює у кожному випадку?

60 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  estimation  nonparametric 

У мене є дані експерименту, які я аналізував, використовуючи t-тести. Залежна змінна масштабується за інтервалом, і дані є непарними (тобто, 2 групи) або парними (тобто, в межах суб'єктів). Напр. (В межах предметів): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, 99.5, 99, 99, 99.5, …

56 r  t-test  nonparametric  permutation-test 

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Це питання гнається в моїй свідомості вже більше місяця. Випуск Amstat News за лютий 2015 року містить статтю професора Берклі Марка ван дер Лаана, яка лаять людей за використання неточних моделей. Він заявляє, що, використовуючи моделі, статистика - це мистецтво, а не наука. За його словами, завжди можна використовувати "точну …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Існує кілька популярних методів перестановки, які часто використовуються на практиці, такі як завантажувальний запуск, перестановка на перестановку, джекніф і т. Д. Існують численні статті та книги, які обговорюють ці методи, наприклад , тести перестановки, параметричні та завантажувальні функції «Філіпп I хороший» (2010). Гіпотези Моє запитання, яка техніка перекомпонування отримала більшу …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

Дерева рішень здаються дуже зрозумілим методом машинного навчання. Після його створення людина може бути легко перевірена людиною, що є великою перевагою в деяких програмах. Які практичні слабкі сторони дерев рішень?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

Дуже перекошені розподіли, такі як log-normal, не призводять до точних довірчих інтервалів завантаження. Ось приклад, який показує, що область лівого і правого хвостів далека від ідеальних 0,025, незалежно від того, який метод завантажувального пристрою ви намагаєтеся виконати в R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

Узагальнені моделі добавок - це такі, де наприклад. функції плавні, і їх слід оцінити. Зазвичай пенальними шліцами. MGCV - це пакет в R, який робить це, і автор (Simon Wood) пише книгу про свій пакет із прикладами R. Ruppert та ін. (2003) написати набагато доступнішу книгу про простіші версії того …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Я чув про емпіричну ймовірність Оуена, але до недавнього часу не звертав на це уваги, поки я не натрапив на нього в цікавій роботі ( Mengersen et al. 2012 ). зрозуміти це, я зрозумів, що ймовірність спостережуваних даних представлена ​​як , де і .L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L = \prod_i p_i = \prod_i P(X_i=x) …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

Я трохи розгублений. Чому процеси Гаусса називають непараметричними моделями? Вони припускають, що функціональні значення або їх підмножина мають гауссовий пріоритет із середнім значенням 0 і коваріаційною функцією, заданою як функція ядра. Ці самі функції ядра мають деякі параметри (тобто, гіперпараметри). То чому їх називають непараметричними моделями?

26 nonparametric  gaussian-process 

Чи правда, що байєсівські методи не переборщують? (Я бачив деякі документи та навчальні посібники, які заявляють про це) Наприклад, якщо ми застосуємо Гауссовий процес до MNIST (рукописна класифікація), але покажемо йому єдиний зразок, чи повернеться він до попереднього розподілу для будь-яких входів, відмінних від цього єдиного зразка, як би невелика …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification