Вопросы с тегом «nonparametric»

Определенные гипотезы могут быть проверены с использованием t- критерия Стьюдента (возможно, с использованием поправки Уэлча для неравных отклонений в случае двух выборок) или с помощью непараметрического теста, такого как парный критерий Уилкоксона со знаком, ранговый критерий Уилкоксона-Манна-Уитни, или парный тест знака. Как мы можем принять принципиальное решение о том, какой …

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

При решении бизнес-задач с использованием данных обычно используется хотя бы одно ключевое предположение о том, что подкрепляющая классическая статистика недопустима. В большинстве случаев никто не удосуживается проверить эти предположения, поэтому вы никогда не узнаете. Например, то, что многие из распространенных веб-метрик являются «длинными хвостами» (относительно нормального распределения), к настоящему моменту …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

В каких случаях один предпочитает один другому? Я нашел кого-то, кто претендует на преимущество для Кендалла по педагогическим причинам , есть ли другие причины?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Может ли кто-нибудь объяснить мне, почему кто-то выбрал бы параметрический непараметрический статистический метод для проверки гипотез или регрессионного анализа? На мой взгляд, это все равно, что заняться рафтингом и выбрать не водостойкие часы, потому что вы можете их не намочить. Почему бы не использовать инструмент, который работает в каждом случае?

60 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  estimation  nonparametric 

У меня есть данные из эксперимента, которые я проанализировал с помощью t-тестов. Зависимая переменная масштабируется по интервалу, а данные либо непарные (т. Е. 2 ​​группы), либо парные (т. Е. Внутри-субъекты). Например (в рамках предметов): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, 99.5, 99, …

56 r  t-test  nonparametric  permutation-test 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

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 

Этот вопрос был в моей голове более месяца. Выпуск Amstat News за февраль 2015 года содержит статью профессора Беркли Марка ван дер Лаана, которая ругает людей за использование неточных моделей. Он утверждает, что при использовании моделей статистика становится искусством, а не наукой. По его словам, всегда можно использовать «точную модель», …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Существует несколько популярных методов передискретизации, которые часто используются на практике, такие как начальная загрузка, тест перестановки, складной нож и т. Д. Об этих методах рассказывается множество статей и книг, например, Philip I Good (2010) Permutation, Parametric и Bootstrap Tests гипотез Мой вопрос заключается в том, какая техника повторной выборки приобрела …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

Деревья решений кажутся очень понятным методом машинного обучения. После создания он может быть легко проверен человеком, что является большим преимуществом в некоторых приложениях. Каковы практические слабые стороны деревьев решений?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

Обобщенными аддитивными моделями являются те, где Y= α + f1( х1) + f2( х2) + еяy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i например. функции гладкие и должны быть оценены. Обычно по штрафным сплайнам. MGCV - это пакет в R, который делает это, и автор (Саймон Вуд) пишет …

31 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Очень искаженные распределения, такие как log-normal, не дают точных доверительных интервалов начальной загрузки. Вот пример, показывающий, что левая и правая области хвоста далеки от идеальных 0,025 независимо от того, какой метод начальной загрузки вы используете в R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

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 слышал об эмпирической вероятности Оуэна, но до недавнего времени не обращал на это внимания, пока не наткнулся на интересную статью ( Mengersen et al. 2012 ). В моих попытках понять это я выяснил, что вероятность наблюдаемых данных представляется в виде L = ∏япя= ∏яп( Xя= х ) = ∏яп( …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

Я немного смущен. Почему гауссовские процессы называют непараметрическими моделями? Они предполагают, что функциональные значения или их подмножества имеют гауссовский априор со средним 0 и ковариационную функцию, заданную в качестве функции ядра. Эти функции ядра сами имеют некоторые параметры (например, гиперпараметры). Так почему их называют непараметрическими моделями?

26 nonparametric  gaussian-process 

Правда ли, что байесовские методы не подходят больше? (Я видел некоторые документы и учебные пособия, делающие это утверждение) Например, если мы применяем гауссовский процесс к MNIST (классификация рукописных цифр), но показываем только одну выборку, будет ли он возвращаться к предыдущему распределению для любых входных данных, отличных от этой одной выборки, …

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification