multiple-comparisons पर टैग किए गए जवाब

यह एक सम्भावना थ्योरी: एड्विनि जयन्स द्वारा विज्ञान का तर्क , 2003 में दिया गया है । यहाँ एक आंशिक समाधान है । मैंने एक और सामान्य आंशिक समाधान किया है, और सोच रहा था कि क्या किसी और ने इसे हल किया है। मैं अपना जवाब पोस्ट करने से …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

एक एनोवा समूह के बीच की स्थिति को देखते हुए, आप वास्तव में इस तरह के एनोवा टेस्ट को पहले करके क्या प्राप्त करते हैं, और दूसरा पोस्ट-हॉक (बोनफेरोनी, áidák, आदि) या नियोजित तुलना परीक्षणों का परीक्षण करते हैं? एनोवा कदम को पूरी तरह से क्यों नहीं छोड़ते? मैं यह …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

दोनों में परिवार के लिहाज से त्रुटि दर (FWER) और झूठे खोज दर (एफडीआर) साहित्य, FWER या एफडीआर को नियंत्रित करने का विशेष तरीकों निर्भर या स्वतंत्र परीक्षण करने के लिए उपयुक्त होने के लिए कहा जाता है। उदाहरण के लिए, 1979 के पेपर में "ए सिंपल सीक्वेंशली रिजेक्टिव मल्टीपल …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

मैंने एक विशेष प्रकार के मॉडल की फिटिंग के विभिन्न तरीकों का कंप्यूटर-आधारित मूल्यांकन किया, जिसका उपयोग पैलेओ विज्ञान में किया गया है। मेरे पास एक बड़ा-ईश प्रशिक्षण सेट था और इसलिए मैंने यादृच्छिक रूप से (स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना) एक परीक्षण सेट अलग रखा। मैं फिट प्रशिक्षण सेट नमूनों को …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

मैं अंक के दो क्रमबद्ध सेटों के बीच समानता के माप की गणना करना चाहूंगा --- शिक्षक के तहत लोगों की तुलना में उपयोगकर्ता के अंतर्गत आने वाले : अंक 3 डी अंतरिक्ष में घटता है, लेकिन मैं सोच रहा था कि अगर मुझे चित्र में 2 आयामों में प्लॉट …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

मैंने पढ़ा है कि एफडीआर को नियंत्रित करना एफडब्ल्यूईआर को नियंत्रित करने की तुलना में कम कठोर है, जैसे कि विकिपीडिया में : एफडीआर नियंत्रण प्रक्रियाएं फैमिलीवाइज एरर रेट (एफडब्ल्यूईआर) प्रक्रियाओं (जैसे बोनफेरोनी करेक्शन) की तुलना में झूठी खोज पर कम कड़े नियंत्रण को बढ़ाती हैं। यह टाइप I त्रुटियों …

16 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

प्रदर्शन को नए क्लासिफायर किए गए एल्गोरिथ्म के मूल्यांकन के लिए, मैं सटीकता और जटिलता (प्रशिक्षण और वर्गीकरण में बड़ा-ओ) की तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं। से मशीन लर्निंग: एक समीक्षा मैं एक पूरी निगरानी classifiers सूची भी एक सटीकता तालिका एल्गोरिदम के बीच से 44 परीक्षण समस्याओं …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

मुझे एक अध्ययन के लिए विश्लेषण करने के लिए चार अलग-अलग समय बिंदुओं पर लोहे के स्तर पर उपचार के प्रभाव को देखने के लिए डेटा दिया गया था (उपचार से पहले, दिन उपचार समाप्त हो गया, उपचार के 4 सप्ताह बाद और उपचार के 2-4 महीने बाद)। कोई नियंत्रण …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

मान लीजिए कि मैं एक बाइनरी क्लासिफायर का निर्माण करना चाहता हूं। मेरे पास कई हजार सुविधाएँ हैं और केवल 10s के नमूने हैं। डोमेन ज्ञान से, मुझे विश्वास है कि कक्षा लेबल सही ढंग से केवल कुछ सुविधाओं का उपयोग कर भविष्यवाणी की जा सकती है एक अच्छा कारण …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

मैं प्रक्रिया को समझता हूं और यह क्या नियंत्रित करता है। तो कई तुलनाओं के लिए BH प्रक्रिया में समायोजित पी-मान का सूत्र क्या है? बस अब मैंने महसूस किया कि मूल BH समायोजित पी-मानों का उत्पादन नहीं करता था, केवल समायोजित (गैर) अस्वीकृति स्थिति: https://www.jstor.org/stable/2346101 । गॉर्डन स्माइथ ने …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

इंट्रो: आज इस प्रश्न पर ध्यान दिए जाने के बाद, " क्या एनोवा महत्वपूर्ण हो सकती है जब कोई भी जोड़ीदार टी-टेस्ट नहीं है? ", मैंने सोचा कि मैं इसे एक दिलचस्प तरीके से फिर से नामांकित करने में सक्षम हो सकता हूं, जो उत्तर के अपने सेट के लायक …

13 hypothesis-testing  anova  statistical-significance  t-test  multiple-comparisons 

मैं डननेट के परीक्षण की गणना करने के लिए आर 'मल्टीकैम' लाइब्रेरी ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) का उपयोग कर रहा हूं । मैं नीचे दी गई स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) अब …

13 r  multiple-comparisons 

मैं निम्नलिखित समस्या की तरह कुछ पर काम कर रहा हूँ। मेरे पास उपयोगकर्ताओं और एन पुस्तकों का एक समूह है। प्रत्येक उपयोगकर्ता अपने द्वारा पढ़ी जाने वाली सभी पुस्तकों की क्रमबद्ध रैंकिंग बनाता है (जो संभवतः एन पुस्तकों का सबसेट है), उदाहरण के लिए, पुस्तक 1> पुस्तक 40> पुस्तक …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model