Preguntas etiquetadas con wilcoxon-signed-rank

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Me preguntaba cuál es la diferencia teórica entre la prueba de suma de rangos de Wilcoxon y la prueba de rangos con signo de Wilcoxon usando observaciones emparejadas. Sé que la prueba de suma de rango de Wilcoxon permite diferentes cantidades de observaciones en dos muestras diferentes, mientras que la …

22 paired-data  wilcoxon-signed-rank  wilcoxon-mann-whitney 

Me gustaría probar la hipótesis de que dos muestras se extraen de la misma población, sin hacer suposiciones sobre las distribuciones de las muestras o la población. ¿Cómo debería hacer esto? Desde Wikipedia, mi impresión es que la prueba U de Mann Whitney debería ser adecuada, pero en la práctica …

19 r  hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

Algunos autores (por ejemplo, Pallant, 2007, p. 225; ver imagen a continuación) sugieren calcular el tamaño del efecto para una prueba de rango con signo de Wilcoxon dividiendo el estadístico de prueba por la raíz cuadrada del número de observaciones: r = ZnorteX+ ny√r=ZnorteX+norteyr = \frac{Z}{\sqrt{n_x + n_y}} Zes el …

18 effect-size  wilcoxon-signed-rank 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

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 

La semana pasada tuve una discusión interesante con un buen amigo mío. Él había estado jugando un poco de póker en línea y sugirió que existe una relación entre la nueva suscripción / transferencia de dinero adicional y las cartas que le reparten, es decir, obtiene buenas cartas para engancharse. …

15 binomial  games  wilcoxon-signed-rank 

Me dieron datos para analizar en un estudio que analizaba los efectos de un tratamiento sobre los niveles de hierro en cuatro puntos de tiempo diferentes (antes del tratamiento, el día en que finalizó el tratamiento, 4 semanas después del tratamiento y 2-4 meses después del tratamiento). No hay grupo …

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

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Es bien sabido que la eficiencia relativa asintótica (ARE) de la prueba de rango con signo de Wilcoxon es 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955comparación con lapruebat deStudent, si los datos se obtienen de una población distribuida normalmente. Esto es cierto tanto para la prueba básica de una muestra como para la variante …

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

Tengo resultados de la misma prueba aplicada a dos muestras independientes: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) Y quiero calcular una prueba de suma de rango de Wilcoxon. Cuando calculo …

13 r  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

Estoy tratando de elegir una de estas dos pruebas para analizar datos emparejados. ¿Alguien sabe alguna regla general sobre cuál elegir en general?

11 hypothesis-testing  nonparametric  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

Después de una discusión (a continuación), ahora tengo una imagen más clara de una pregunta enfocada, por lo que aquí hay una pregunta revisada, aunque algunos de los comentarios ahora pueden parecer ajenos a la pregunta original. Parece que las pruebas t convergen rápidamente para distribuciones simétricas , que la …

10 hypothesis-testing  t-test  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

Después de mirar múltiples fuentes en línea, parece que no puedo obtener una respuesta directa. ¿Podría alguien aclararme si los datos ordinales son suficientes para el WSRT y, de no ser así, la prueba de signos es una alternativa adecuada? Finalmente, esto es para mi proyecto de disertación en la …

10 nonparametric  assumptions  wilcoxon-signed-rank 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation