परिपत्र डेटा के साथ भिन्नताओं की समानता का परीक्षण कैसे करें


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मैं 8 विभिन्न नमूनों (प्रत्येक एक अलग आबादी से) के भीतर परिवर्तनशीलता की मात्रा की तुलना करने में दिलचस्पी रखता हूं। मुझे पता है कि यह अनुपात डेटा के साथ कई तरीकों से किया जा सकता है: विचरण, लेवेन टेस्ट, आदि की एफ-टेस्ट समानता।

हालाँकि, मेरा डेटा सर्कुलर / दिशात्मक है (यानी डेटा जो आवधिकता प्रदर्शित करता है जैसे कि हवा की दिशा और सामान्य कोणीय डेटा या दिन का समय)। मैंने कुछ शोध किया है और आर में "सर्कस्टैट्स" पैकेज में एक परीक्षण पाया - "सजातीयता के लिए वाटसन का परीक्षण"। एक कमी यह है कि यह परीक्षण केवल दो नमूनों की तुलना करता है, जिसका अर्थ है कि मुझे अपने 8 नमूनों पर कई तुलनाएं करनी होंगी (और फिर बोन्फेरोननी सुधार का उपयोग करें)।

यहाँ मेरे सवाल हैं:

1) क्या कोई बेहतर परीक्षण है जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं?
2) यदि नहीं, तो वाटसन के परीक्षण की क्या धारणा है? क्या यह पैरामीट्रिक / गैर पैरामीट्रिक है?
3) एल्गोरिथ्म क्या है जिसके द्वारा मैं यह परीक्षण कर सकता हूं? मेरा डेटा मतलाब में है, और मैं अपना परीक्षण चलाने के लिए इसे आर में स्थानांतरित नहीं करना पसंद करूंगा। मैं बल्कि अपने स्वयं के कार्य लिखूंगा।


जब आप कहते हैं कि "मेरा डेटा परिपत्र / दिशात्मक है" तो आपका क्या मतलब है?
जोएल डब्ल्यू।

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मुझे लगता है कि लेख एक अच्छा परिचय है: jstatsoft.org/v31/i10/paper
एलेक्स विलियम्स

मुझे लगता है कि हम अभी भी आपके डेटा के अधिक विवरण के साथ कर सकते हैं। क्या प्रति नमूना एक अवलोकन है, या नमूना का मतलब टिप्पणियों का एक गुच्छा है? क्या मापा जा रहा है और इसकी आयामीता क्या है? क्या यह सिर्फ एक कोण / दिशा है कि कुछ अंदर जा रहा है, या एक परिमाण भी है? "8 विभिन्न नमूनों के भीतर परिवर्तनशीलता" से आपका क्या मतलब है - मुझे संदेह है कि आप वास्तव में "बीच की परिवर्तनशीलता" का मतलब है, लेकिन किसी भी घटना में जिसे अभी भी स्पष्ट करने की आवश्यकता है।
पीटर एलिस

वाटसन का परीक्षण मुफ्त वितरण है; यह सर्कल पर लिया गया Cramer-Von Mises परीक्षण के बराबर है। सांख्यिकी लागू करने के लिए काफी सरल है।
Glen_b -Reinstate मोनिका

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यदि आप इसे एक वितरण के साथ मॉडल कर सकते हैं जिसमें एक स्थान और एक स्केल पैरामीटर (वॉन मिज़?) है, तो आप दो मॉडल फिट कर सकते हैं, जिसमें दोनों स्थानों को अलग-अलग करने की अनुमति है, जबकि पैमाने एक मॉडल में समूहों में निरंतर स्थिर है, और दूसरे में भिन्न होने की अनुमति है; और फिर दोनों के बीच संभावना अनुपात परीक्षण करें।
StasK

जवाबों:


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1) वाटसन-विलियम्स परीक्षण यहाँ उपयुक्त है।

2) यह पैरामीट्रिक है, और वॉन-मिसेस वितरण को मानता है। दूसरी धारणा यह है कि प्रत्येक समूह में एक सामान्य सांद्रण पैरामीटर होता है। मुझे याद नहीं है कि परीक्षण उस धारणा के उल्लंघन के लिए कितना मजबूत है।

3) मैं एक परिपत्र आँकड़े टूलबॉक्स में वॉटसन परीक्षण के कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं, मतलब के लिए लिखा गया है और फ़ाइल विनिमय (नीचे लिंक) पर उपलब्ध है। मैंने कोशिश नहीं की है, लेकिन मेरा मानना ​​है कि वाटसन टेस्ट (circ_wwtest.m) कई समूहों के लिए स्थापित किया गया है।

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10676-circular-statistics-toolbox--directional-statistics-


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