Als «metric» getaggte Fragen

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Abstandsmetrik und Fluch der Dimensionen

In einigen Fällen habe ich einen Hinweis gelesen, dass Sie möglicherweise einen "Fluch der Dimensioalität" haben, wenn Sie viele Parameter und versuchen, eine "Ähnlichkeitsmetrik" zwischen diesen Vektoren zu finden. Ich glaube, es bedeutete, dass die meisten Ähnlichkeitswerte gleich sind und Ihnen...

distance similarities metric
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Berechnung der hypergeometrischen Funktion in R.

Ich habe enorme Schwierigkeiten, 2 F 1 ( a , b ; c ; z ) mit dem Paket in R zu bewerten . In meinem Fall sind die Werte von a , b , c immer positive reelle Zahlen. Trotzdem ist die hypergeometrische Funktion unglaublich empfindlich gegenüber ihren Werten. Ich suche keine extreme Präzision; Ich kann...

r hypergeometric
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Test auf Benutzereinstellungen

Ich habe einen Benutzertest generiert, um zwei Methoden zu vergleichen: M1 und M2. Ich generiere 40 Testfälle und zeige das Ergebnis jeder Methode im Testfall 20 Personen nebeneinander. Die Personen wissen nicht, welches Ergebnis von welcher Methode stammt. Für jeden Testfall muss jede Person...

chi-squared nonparametric experiment-design
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Nicht parametrisch für Zweiwege-ANOVA (3x3)

Meine abhängige Variable ist kontinuierlich, nicht normal (nach links verschoben nach Shapiro-Wilk-Test). Ich habe zwei unabhängige Variablen (Behandlungsgruppe nach Farbe, Lebensmitteltyp). Innerhalb jeder unabhängigen Variablen gibt es 3 Ebenen. Die Anzahl der Beobachtungen für jede unabhängige...

anova nonparametric sas
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Verwenden von k-means mit anderen Metriken

Mir ist also klar, dass dies schon einmal gefragt wurde: z. B. Was sind die Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Clusteranalyse verschiedener Entfernungsmetriken? aber ich habe festgestellt, dass die Antworten etwas widersprüchlich zu dem sind, was in der Literatur vorgeschlagen wird. Kürzlich...

clustering k-means metric