Pertanyaan yang diberi tag «nonparametric»

Hipotesis tertentu dapat diuji menggunakan uji- t Student (mungkin menggunakan koreksi Welch untuk varians yang tidak sama dalam kasus dua sampel), atau dengan tes non-parametrik seperti uji peringkat bertanda berpasangan Wilcoxon, uji Wilcoxon-Mann-Whitney U, atau uji tanda berpasangan. Bagaimana kita bisa membuat keputusan yang berprinsip tentang tes mana yang paling …

96 hypothesis-testing  t-test  nonparametric  small-sample  wilcoxon-mann-whitney 

Saat memecahkan masalah bisnis menggunakan data, sudah umum bahwa setidaknya satu asumsi utama bahwa statistik klasik under-pin tidak valid. Sebagian besar waktu, tidak ada yang mengganggu untuk memeriksa asumsi-asumsi itu sehingga Anda tidak pernah benar-benar tahu. Misalnya, bahwa begitu banyak metrik web umum "berekor panjang" (relatif terhadap distribusi normal), saat …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

Dalam kasus-kasus manakah seseorang harus lebih memilih yang satu daripada yang lain? Saya menemukan seseorang yang mengklaim keuntungan untuk Kendall, karena alasan pedagogis , adakah alasan lain?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya mengapa ada orang yang memilih parametrik daripada metode statistik nonparametrik untuk pengujian hipotesis atau analisis regresi? Dalam pikiran saya, ini seperti pergi untuk arung jeram dan memilih arloji tahan air, karena Anda mungkin tidak membuatnya basah. Mengapa tidak menggunakan alat yang berfungsi pada setiap kesempatan?

60 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  estimation  nonparametric 

Saya memiliki data dari percobaan yang saya analisis menggunakan uji-t. Variabel dependen adalah skala diskalakan dan data baik tidak berpasangan (yaitu, 2 kelompok) atau berpasangan (yaitu, dalam subyek). Misalnya (dalam mata pelajaran): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, 99.5, 99, 99, 99.5, …

56 r  t-test  nonparametric  permutation-test 

Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi bagaimana ini berubah ketika saya punya log(DV) = Intercept + B1*log(IV) …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Pertanyaan ini telah membekas di benak saya selama lebih dari sebulan. Amstat News edisi Februari 2015 memuat artikel oleh Profesor Berkeley Mark van der Laan yang memarahi orang-orang karena menggunakan model yang tidak tepat. Dia menyatakan bahwa dengan menggunakan model, statistik lebih merupakan seni daripada sains. Menurutnya, kita selalu dapat …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Ada beberapa teknik resampling populer, yang sering digunakan dalam praktik, seperti bootstrap, uji permutasi, jackknife, dll. Ada banyak artikel & buku yang membahas teknik ini, misalnya Philip I Good (2010) Permutasi, Parametrik, dan Bootstrap Tests Hipotesis Pertanyaan saya adalah teknik resampling mana yang mendapatkan popularitas lebih dan lebih mudah untuk …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

Pohon keputusan tampaknya merupakan metode pembelajaran mesin yang sangat dimengerti. Setelah dibuat dapat dengan mudah diperiksa oleh manusia yang merupakan keuntungan besar dalam beberapa aplikasi. Apa sisi lemah praktis dari Pohon Keputusan?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

Distribusi yang sangat miring seperti log-normal tidak menghasilkan interval kepercayaan bootstrap yang akurat. Berikut adalah contoh yang menunjukkan bahwa area ekor kiri dan kanan jauh dari ideal 0,025 tidak peduli metode bootstrap apa pun yang Anda coba di R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

Model aditif umum adalah yang mana y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i misalnya. fungsinya halus, dan diperkirakan. Biasanya dengan splines dihukum. MGCV adalah paket dalam R yang melakukannya, dan penulis (Simon Wood) menulis buku tentang paketnya dengan contoh-contoh R. Ruppert, dkk. (2003) menulis buku yang jauh …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada NaN, Inf, …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Saya telah mendengar tentang kemungkinan empiris Owen, tetapi sampai saat ini tidak menghiraukannya sampai saya menemukannya di kertas yang menarik ( Mengersen et al. 2012 ). Dalam upaya saya untuk memahaminya, saya telah mengumpulkan bahwa kemungkinan data yang diamati diwakili sebagai L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L = \prod_i p_i = \prod_i P(X_i=x) = \prod_i …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

Saya sedikit bingung. Mengapa proses Gaussian disebut model non parametrik? Mereka mengasumsikan bahwa nilai-nilai fungsional, atau bagian dari mereka, memiliki Gaussian prior dengan fungsi rata-rata 0 dan kovarian yang diberikan sebagai fungsi kernel. Fungsi-fungsi kernel ini sendiri memiliki beberapa parameter (yaitu, hiperparameter). Jadi mengapa mereka disebut model non parametrik?

26 nonparametric  gaussian-process 

Benarkah metode Bayesian tidak overfit? (Saya melihat beberapa makalah dan tutorial membuat klaim ini) Sebagai contoh, jika kita menerapkan Proses Gaussian ke MNIST (klasifikasi digit tulisan tangan), tetapi hanya memperlihatkannya sebagai sampel tunggal, akankah ia kembali ke distribusi sebelumnya untuk input yang berbeda dari sampel tunggal itu, betapapun kecil perbedaannya?

25 bayesian  nonparametric  gaussian-process  overfitting  misspecification