Вопросы с тегом «nonparametric»

Мне нужно оценить функцию плотности на основе набора наблюдений, используя оценщик плотности ядра. Основываясь на том же наборе наблюдений, мне также нужно оценить первую и вторую производные плотности, используя производные оценки плотности ядра. Пропускная способность, безусловно, будет иметь большое влияние на конечный результат. Во-первых, я знаю, что есть пара функций …

14 r  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

Я пытаюсь нарисовать скрипичные сюжеты и задаюсь вопросом, есть ли приемлемая лучшая практика для их распределения по группам. Вот три варианта, которые я пробовал использовать mtcarsнабор данных R (Motor Trend Cars от 1973 года, найденный здесь ). Равные ширины Похоже, что делает оригинальная статья * и что vioplotделает R ( …

14 distributions  data-visualization  nonparametric 

Пройдя немного лаконичную математику, я думаю, что у меня есть небольшая интуиция оценки плотности ядра. Но я также знаю, что оценка многомерной плотности для более чем трех переменных может быть не очень хорошей идеей с точки зрения статистических свойств ее оценок. Итак, в каких ситуациях я должен оценивать, скажем, двумерную …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

Мой непараметрический текст, Практическая непараметрическая статистика , часто дает четкие формулы для ожиданий, отклонений, статистики тестов и т. П., Но содержит предостережение о том, что это работает, только если мы игнорируем связи. При расчете U-статистики Манна-Уитни рекомендуется отбрасывать связанные пары при сравнении, какая больше. Я понимаю, что эти связи мало …

14 nonparametric  ties 

Хорошо известно, что асимптотическая относительная эффективность (ARE) критерия Уилкоксона со знаком ранга равна 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955по сравнению стстудента , если данные получены из нормально распределенной популяции. Это верно как для базового теста с одним образцом, так и для варианта с двумя независимыми образцами (Уилкоксон-Манн-Уитни U). Это также АР теста Крускала-Уоллиса …

13 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  asymptotics  efficiency  wilcoxon-signed-rank 

В настоящее время я пытаюсь разобраться в некоторых вещах, касающихся параметрической начальной загрузки. Большинство вещей, вероятно, тривиально, но я все еще думаю, что, возможно, что-то пропустил. Предположим, я хочу получить доверительные интервалы для данных с помощью параметрической процедуры начальной загрузки. Итак, у меня есть этот образец, и я предполагаю, что …

13 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Можно ли провести анализ мощности для U-теста Крускала-Уоллиса и Манна-Уитни? Если да, есть ли пакеты / функции R, которые его выполняют?

13 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis 

Чтобы найти связь между поддержкой сверстников (независимая переменная) и удовлетворенностью работой (зависимая переменная), я хочу применить критерий хи-квадрат. Поддержка сверстников - это категории в четырех группах в зависимости от степени поддержки: 1 = очень меньшая степень, 2 = в некоторой степени, 3 = в значительной степени и 4 = в …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Я просто подумал о аккуратном (не обязательно хорошем) способе создания одномерных оценок плотности, и мой вопрос: У этого метода оценки плотности есть имя? Если нет, то является ли это частным случаем какого-либо другого метода в литературе? Вот метод: Мы имеем вектор который мы предполагаем, взят из некоторого неизвестного распределения, которое …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Если предполагается, что непараметрические тесты имеют меньшую мощность, чем их параметрические альтернативы, означает ли это, что если какой-либо параметрический тест не отклоняет нуль, то его непараметрическая альтернатива также не отвергает ноль? Как это может измениться, если предположения о параметрическом тесте не выполняются и тест все равно используется?

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

Для данного набора данных разброс часто рассчитывается либо как стандартное отклонение, либо как IQR (межквартильный диапазон). Принимая во внимание, что a standard deviationнормализовано (z-показатели и т. Д.), И поэтому его можно использовать для сравнения разброса по двум различным популяциям, это не относится к IQR, поскольку выборки из двух разных популяций …

12 nonparametric  mathematical-statistics  standard-deviation  descriptive-statistics  normalization 

Я сравниваю распределение по размеру деревьев на шести парах участков, где один участок подвергался обработке, а другой - контролю. Используя тест Колмогорова-Смирнова на каждой паре графиков, я обнаружил, что находится в диапазоне от 0,0003707 до 0,75 . Существуют ли какие-либо подходящие методы для работы со всеми репликами вместе, например, расширение …

12 nonparametric  kolmogorov-smirnov 

Я собрал психофизиологические данные, измеряющие способность испытуемых (двух групп) воспринимать вибрацию. Вибрирующий зонд перемещается к коже при меньшем и меньшем смещении, и субъект указывает, когда он чувствует вибрацию. К сожалению, на высоких частотах датчик может перемещаться только на небольшое расстояние, и иногда наибольшее расстояние, которое может перемещать датчик, все еще …

12 nonparametric  psychology 

Я наблюдаю время обработки процесса до и после изменения, чтобы выяснить, улучшился ли процесс в результате изменения. Процесс улучшился, если время обработки сократилось. Распределение времени обработки жирнохвостое, поэтому сравнение по среднему показателю нецелесообразно. Вместо этого я хотел бы знать, значительно ли вероятность наблюдать меньшее время обработки после изменения выше 50%. …

12 sampling  nonparametric