Für einen bestimmten Datensatz wird der Spread häufig entweder als Standardabweichung oder als IQR (Interquartilbereich) berechnet. Während a standard deviationnormalisiert ist (z-Scores usw.) und somit zum Vergleich der Streuung aus zwei verschiedenen Populationen verwendet werden kann, ist dies...
Wenn angenommen wird, dass nichtparametrische Tests weniger Leistung haben als ihre parametrischen Alternativen, bedeutet dies, dass wenn ein parametrischer Test nicht null zurückweist, seine nichtparametrische Alternative auch nicht null zurückweist? Wie kann sich dies ändern, wenn die Annahmen...
Ich habe psychophysiologische Daten gesammelt, die die Fähigkeit der Probanden (zwei Gruppen) messen, Schwingungen wahrzunehmen. Eine vibrierende Sonde bewegt sich bei immer kleineren Verschiebungen gegen die Haut, und das Subjekt zeigt an, wann es die Vibration spürt. Leider kann sich die Sonde...
Sie suchen nach Dunns Test (oder beispielsweise nach dem Conover-Iman-Test). Dies ist einer Reihe von paarweisen Rangsummentests sehr ähnlich , aber Dunns Versionen (1) berücksichtigen die gepoolte Varianz die durch die Nullhypothese impliziert wird, und (2) behalten die Rangfolge bei, die zur...
Ich lese hier den Wikipedia-Artikel über statistische Modelle und bin etwas ratlos über die Bedeutung von "nichtparametrischen statistischen Modellen", insbesondere: Ein statistisches Modell ist nichtparametrisch, wenn der Parametersatz unendlich dimensional ist. Ein statistisches Modell ist...
Ich vergleiche die Leistung mehrerer Algorithmen für mehrere Datensätze. Da nicht garantiert wird, dass diese Leistungsmessungen normal verteilt sind, habe ich den Friedman-Test mit dem Nemenyi-Post-Hoc-Test basierend auf Demšar (2006) gewählt . Ich fand dann ein anderes Papier, das nicht nur...
Ich versuche, einen dieser beiden Tests auszuwählen, um gepaarte Daten zu analysieren. Kennt jemand Faustregeln, welche im Allgemeinen zu wählen
Ich glaube nicht, dass es eine Antwort auf alle Deep-Learning-Modelle geben kann. Welche der Deep-Learning-Modelle sind parametrisch und welche nicht parametrisch und
Ich versuche, die Leistung eines überwachten Klassifizierungsalgorithmus für maschinelles Lernen zu bewerten. Die Beobachtungen fallen in nominelle Klassen (2 vorerst, ich möchte dies jedoch auf Probleme mit mehreren Klassen verallgemeinern), die aus einer Population von 99 Probanden stammen. Eine...
Aus Wikipedia Die erste Bedeutung von nicht parametrisch umfasst Techniken, die nicht auf Daten beruhen, die zu einer bestimmten Verteilung gehören. Dazu gehören unter anderem: Verteilungsfreie Methoden, die nicht auf Annahmen beruhen, dass die Daten aus einer bestimmten...
Ich habe in den letzten zwei Jahren Statistik studiert. Fast alles, was ich gelernt habe, ist über parametrische Statistiken. Jetzt möchte ich mehr über nichtparametrische Statistiken erfahren. Kann jemand eine kurze (vielleicht auch lesbare) Einführung in diesen Bereich
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO)...
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...
Diese Frage beschreibt den grundlegenden Unterschied zwischen einem einheitlichen und einem ungleichmäßigen Histogramm. In dieser Frage wird die Faustregel für die Auswahl der Anzahl der Fächer eines einheitlichen Histogramms erörtert, mit der (in gewissem Sinne) der Grad optimiert wird, in dem das...
Der Dirichlet-Prozess und der Gauß-Prozess werden oft als "Verteilungen über Funktionen" oder "Verteilungen über Verteilungen" bezeichnet. Kann ich in diesem Fall sinnvoll über die Dichte einer Funktion unter einem Hausarzt sprechen? Das heißt, haben der Gaußsche Prozess oder der Dirichlet-Prozess...
Sei ein Zufallswert aus Verteilung 1 und sei ein Zufallswert aus Verteilung 2. Ich dachte, dass die Nullhypothese für den Mann-Whitney-Test .X1X1X_1X2X2X_2P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X_1 < X_2) = P(X_2 < X_1) Wenn ich Simulationen des Mann-Whitney-Tests mit Daten aus...
Ich habe einige Daten und habe versucht, eine glatte Kurve daran anzupassen. Ich möchte jedoch nicht zu viele frühere Überzeugungen oder zu starke Vorurteile (mit Ausnahme derjenigen, die im Rest meiner Frage impliziert sind) oder bestimmte Verteilungen durchsetzen. Ich wollte es nur mit einer...
Eine neue Frage hier. Ich führe derzeit eine nichtparametrische Regression mit dem np-Paket in R durch. Ich habe 7 Funktionen und mit einem Brute-Force-Ansatz habe ich die besten 3 identifiziert. Aber bald werde ich viel mehr als 7 Funktionen haben! Meine Frage ist, was die derzeit besten Methoden...
Gibt es einen bestimmten Grund, warum Sie die Kernel-Dichteschätzung der parametrischen Schätzung vorziehen? Ich habe gelernt, die Verteilung an meine Daten anzupassen. Diese Frage kam zu mir. Meine Datengröße ist mit 7500 Datenpunkten relativ groß. Auto Ansprüche. Mein Ziel ist es, es an eine...
Ich habe festgestellt, dass beim Versuch, die kritischen Werte für Mann-Whitney U mit R zu ermitteln, die Werte immer 1 + kritischer Wert sind. Zum Beispiel ist für der (zweiseitige) kritische Wert 8, während für der ( ) Wert ist ) kritischer Wert ist 22 (siehe Tabellen ), aber:α = 0,05 , n = 12 ,...