Pertanyaan yang diberi tag «ranks»

Saya tidak di bidang statistik. Saya telah melihat kata "data terikat" ketika membaca tentang Koefisien Korelasi Peringkat. Apa itu data terikat? Apa contoh data terikat?

16 correlation  nonparametric  ranks 

Saya bereksperimen dengan algoritma mesin peningkat gradien melalui caretpaket di R. Menggunakan dataset penerimaan perguruan tinggi kecil, saya menjalankan kode berikut: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Saya telah menerima hasil dari tes peringkat Mann-Whitney yang saya tidak mengerti. Median 2 populasi identik (6,9). Kuantitas atas dan yang lebih rendah dari setiap populasi adalah: 6.64 & 7.2 6.60 & 7.1 Nilai p yang dihasilkan dari uji yang membandingkan populasi ini adalah 0,007. Bagaimana populasi ini berbeda secara …

15 nonparametric  median  ranks  wilcoxon-mann-whitney 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

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 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Saya memiliki beberapa data ordinal yang tidak terdistribusi secara normal, jadi saya memutuskan untuk melakukan pengujian non-parametrik menggunakan Mann-Whitney U Test. Saya melihat perbedaan antara kelompok untuk tujuh skor - skor ini 0, 1, 2, atau 3 untuk setiap mata pelajaran. Saya mengalami kesulitan mencari tahu cara menampilkan data saya! …

11 spss  mean  wilcoxon-mann-whitney  ranks  presentation 

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

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 

Saat ini saya membaca asumsi untuk korelasi Pearson. Asumsi penting untuk uji-t berikutnya tampaknya adalah bahwa kedua variabel berasal dari distribusi normal; jika tidak, maka penggunaan langkah-langkah alternatif seperti Spearman rho dianjurkan. Korelasi Spearman dihitung seperti korelasi Pearson, hanya menggunakan jajaran X dan Y, bukan X dan Y sendiri, benar? …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

Saya menggunakan rank(a, ties.method="max")peringkat a. Tetapi saya tidak begitu yakin apa yang ties.method="max"dilakukannya. Bisakah Anda membantu?

9 r  ranks  ties 

Andrew Gelman dalam sebuah posting baru-baru ini di blognya menyarankan menggunakan peringkat, mengubah peringkat menjadi skor-z, dan kemudian menggunakan tes parametrik dan alat alih-alih melakukan tes non-parametrik. Saya tidak pernah mendengar itu sebelumnya. Pencarian di Google menunjukkan kepada saya fungsi R ini dalam paket GenABEL , yang tampaknya melakukan peringkat …

8 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  ranks  nonparametric-regression 

Mohon maaf jika ini adalah pertanyaan yang sangat mendasar. Jika kita memiliki data yang tidak terdistribusi secara normal (misalnya miring, uji Shapiro-Wilk signifikan) dan kita menggunakan metode berbasis peringkat (misalnya uji Peringkat Bertanda Wilcoxon), maka apakah kita perlu khawatir dengan pencilan? Bayangkan, misalnya, kami memplot data menggunakan boxplot dan sebagian …

8 outliers  ranks