Questions marquées «permutation-test»

Tests statistiques basés sur des réarrangements de données cohérents avec l'hypothèse nulle.

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Méthodes de rééchantillonnage / simulation: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, validation croisée, tests de randomisation et tests de permutation
J'essaie de comprendre la différence entre différentes méthodes de rééchantillonnage (simulation de Monte Carlo, amorçage paramétrique, amorçage non paramétrique, jackknifing, validation croisée, tests de randomisation et de permutation) et leur mise en œuvre dans mon propre contexte en utilisant R. Disons que j'ai la situation suivante - je veux effectuer …
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Regardez et vous trouverez (une corrélation)
J'ai plusieurs centaines de mesures. Maintenant, je pense utiliser un logiciel pour corréler chaque mesure avec chaque mesure. Cela signifie qu'il existe des milliers de corrélations. Parmi ceux-ci, il devrait exister (statistiquement) une corrélation élevée, même si les données sont complètement aléatoires (chaque mesure n’a qu’une centaine de points de …
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Quelle implémentation de test de permutation dans R utiliser au lieu de tests t (appariés et non appariés)?
J'ai des données provenant d'une expérience que j'ai analysée à l'aide de tests t. La variable dépendante est mise à l'échelle par intervalles et les données sont soit non appariées (c'est-à-dire 2 groupes), soit appariées (c'est-à-dire intra-sujets). Par exemple (au sein des sujets): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, …
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Utilisation du bootstrap sous H0 pour effectuer un test de la différence de deux moyennes: remplacement au sein des groupes ou au sein de l'échantillon groupé
Supposons que j'ai des données avec deux groupes indépendants: g1.lengths <- c (112.64, 97.10, 84.18, 106.96, 98.42, 101.66) g2.lengths <- c (84.44, 82.10, 83.26, 81.02, 81.86, 86.80, 85.84, 97.08, 79.64, 83.32, 91.04, 85.92, 73.52, 85.58, 97.70, 89.72, 88.92, 103.72, 105.02, 99.48, 89.50, 81.74) group = rep (c ("g1", "g2"), c …
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test t sur des données très biaisées
J'ai un ensemble de données avec des dizaines de milliers d'observations de données sur les coûts médicaux. Ces données sont fortement asymétriques vers la droite et comportent de nombreux zéros. Il ressemble à ceci pour deux ensembles de personnes (dans ce cas, deux tranches d'âge avec> 3000 obs chacune): Min. …
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Valeurs de p égales à 0 dans le test de permutation
J'ai deux jeux de données et je voudrais savoir s'ils sont significativement différents ou non (cela vient de " Deux groupes sont significativement différents? Test à utiliser "). J'ai décidé d'utiliser un test de permutation, en procédant comme suit dans R: permutation.test <- function(coding, lncrna) { coding <- coding[,1] # …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
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 
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Cette méthode de rééchantillonnage des séries chronologiques est-elle connue dans la littérature? At-il un nom?
Je cherchais récemment des moyens de rééchantillonner des séries chronologiques, Préserve approximativement l'auto-corrélation des longs processus de mémoire. Préserver le domaine des observations (par exemple une série temporelle rééchantillonnée d'entiers est toujours une série temporelle d'entiers). Peut affecter certaines échelles uniquement, si nécessaire. J'ai trouvé le schéma de permutation suivant …
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Comment tester un effet d'interaction avec un test non paramétrique (par exemple un test de permutation)?
J'ai deux variables catégorielles / nominales. Chacun d'eux ne peut prendre que deux valeurs distinctes (j'ai donc 4 combinaisons au total). Chaque combinaison de valeurs est livrée avec un ensemble de valeurs numériques. Donc, j'ai 4 séries de chiffres. Pour le rendre plus concret, disons que j'ai male / femaleet …
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