Pertanyaan yang diberi tag «multiple-comparisons»

Melihat situasi ANOVA antar kelompok, apa yang Anda dapatkan dengan benar-benar melakukan tes ANOVA pertama, dan kedua melakukan post-hoc (Bonferroni, Šidák, dll.) Atau tes perbandingan yang direncanakan? Mengapa tidak melewati langkah ANOVA sepenuhnya? Saya berpendapat bahwa dalam situasi seperti itu, satu keuntungan dari ANOVA antara kelompok adalah dapat menggunakan HSD …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Dalam literatur tingkat kesalahan keluarga (FWER) dan false discovery rate (FDR), metode tertentu untuk mengendalikan FWER atau FDR dikatakan sesuai untuk tes dependen atau independen. Sebagai contoh, dalam makalah 1979 "Prosedur Tes Multi Tolak Berurutan Sederhana", Holm menulis untuk membandingkan langkah-langkahnya Šidák metode versus langkah-langkahnya metode kontrol Bonferroni: Kesederhanaan komputasi …

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

Membaca Statistik Statistik Fielding Menggunakan SPSS (Edisi ke-3) Saya sedikit terkejut dengan tes post-hoc di ANOVA. Bagi mereka yang ingin mengendalikan tingkat kesalahan Tipe I ia menyarankan Bonferroni atau Tukey dan mengatakan (hal. 374): Bonferroni memiliki kekuatan lebih ketika jumlah perbandingan kecil, sedangkan Tukey lebih kuat ketika menguji sejumlah besar …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

Saya melakukan penilaian berbasis komputer dari berbagai metode pemasangan jenis model tertentu yang digunakan dalam ilmu palaeo. Saya memiliki satu set pelatihan ish besar dan jadi saya secara acak (stratified random sampling) menyisihkan satu set tes. Saya memasang mmm berbagai metode pada sampel set pelatihan dan menggunakan model dihasilkan, saya …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Saya ingin menghitung ukuran kesamaan antara dua set poin yang dipesan --- yang di bawah Pengguna dibandingkan dengan yang di bawah Guru : Poinnya adalah kurva dalam ruang 3D, tetapi saya berpikir bahwa masalahnya disederhanakan jika saya memplotnya dalam 2 dimensi seperti pada gambar. Jika poin tumpang tindih, kesamaan harus …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

Saya telah membaca bahwa mengendalikan FDR tidak seketat mengendalikan FWER, seperti di Wikipedia : Prosedur pengendalian FDR memberikan kontrol yang kurang ketat terhadap penemuan palsu dibandingkan dengan prosedur tingkat kesalahan keluarga (FWER) (seperti koreksi Bonferroni). Ini meningkatkan daya dengan biaya meningkatkan tingkat kesalahan tipe I, yaitu, menolak hipotesis nol yang …

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

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

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 

Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya melakukan uji rasio kemungkinan model ini terhadap model tanpa efek tetap (kondisi) dan memiliki perbedaan yang signifikan. Ada …

15 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 

Untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi baru, saya mencoba untuk membandingkan akurasi dan kompleksitas (big-O dalam pelatihan dan klasifikasi). Dari Machine Learning: ulasan saya mendapatkan daftar pengklasifikasi lengkap yang diawasi, juga tabel akurasi antara algoritma, dan 44 masalah pengujian dari repositoy data UCI . Namun, saya tidak dapat menemukan ulasan, kertas, …

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

Saya diberi data untuk dianalisis untuk penelitian yang melihat efek dari pengobatan terhadap kadar zat besi pada empat titik waktu yang berbeda (sebelum pengobatan, pengobatan hari berakhir, 4 minggu setelah pengobatan, dan 2-4 bulan setelah pengobatan). Tidak ada grup kontrol. Mereka mencari untuk melihat apakah ada peningkatan kadar besi yang …

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

Misalkan saya ingin membangun classifier biner. Saya memiliki beberapa ribu fitur dan hanya beberapa sampel. Dari pengetahuan domain, saya punya alasan kuat untuk percaya bahwa label kelas dapat diprediksi secara akurat hanya dengan menggunakan beberapa fitur, tetapi saya tidak tahu yang mana . Saya juga ingin aturan keputusan akhir mudah …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Saya mengerti prosedur dan apa yang dikontrolnya. Jadi apa rumus untuk nilai-p yang disesuaikan dalam prosedur BH untuk beberapa perbandingan? Baru saja saya menyadari bahwa BH asli tidak menghasilkan nilai p yang disesuaikan, hanya menyesuaikan kondisi penolakan (non): https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth memperkenalkan nilai p BH yang disesuaikan pada tahun …

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

Intro: Setelah mencatat perhatian yang diterima hari ini oleh pertanyaan ini, " Bisakah ANOVA menjadi signifikan ketika tidak ada uji-t berpasangan?, " Saya pikir saya mungkin dapat membingkai ulang dengan cara yang menarik yang pantas mendapatkan jawaban sendiri. . Berbagai hasil yang tidak sesuai (pada nilai nominal) dapat terjadi ketika …

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

Saya menggunakan pustaka R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) untuk menghitung tes Dunnett. Saya menggunakan skrip di bawah ini: 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"))) Sekarang jika saya menjalankan skrip ini melalui Konsol R beberapa kali, saya mendapatkan hasil …

13 r  multiple-comparisons 

Saya sedang mengerjakan sesuatu seperti masalah berikut. Saya memiliki banyak pengguna dan N buku. Setiap pengguna membuat peringkat yang diurutkan dari semua buku yang dia baca (yang kemungkinan merupakan subset dari buku N), misalnya, Buku 1> Buku 40> Buku 25. Sekarang saya ingin mengubah peringkat masing-masing pengguna ini menjadi peringkat …

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