Perguntas com a marcação «multiple-comparisons»

Olhando para uma situação de ANOVA entre grupos, o que você obtém fazendo esse teste de ANOVA primeiro e depois o pós-hoc (Bonferroni, Šidák, etc.) ou testes de comparações planejadas? Por que não pular a etapa ANOVA completamente? Entendo que, em tal situação, o único benefício da ANOVA entre os …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Tanto na literatura sobre a taxa de erro familiar (FWER) quanto na taxa de falsas descobertas (FDR), métodos particulares de controle da FWER ou FDR são considerados apropriados para testes dependentes ou independentes. Por exemplo, no artigo de 1979 "Um procedimento simples de teste múltiplo sequencialmente rejeitivo", Holm escreveu para …

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

Descobrindo estatísticas de Reading Field usando o SPSS (3ª edição) Fiquei impressionado com os testes post-hoc na ANOVA. Para aqueles que desejam controlar a taxa de erro do tipo I, ele sugere Bonferroni ou Tukey e diz (p. 374): Bonferroni tem mais poder quando o número de comparações é pequeno, …

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

Realizei uma avaliação baseada em computador de diferentes métodos de ajuste de um tipo específico de modelo usado nas ciências paleo. Eu tinha um conjunto de treinamento amplo e, por isso, aleatoriamente (amostragem aleatória estratificada), anotei um conjunto de testes. Ajustei métodos diferentes às amostras do conjunto de treinamento e, …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Gostaria de calcular a medida de semelhança entre dois conjuntos de pontos ordenados - os de Usuário em comparação com os de Professor : Os pontos são curvas no espaço 3D, mas eu estava pensando que o problema seria simplificado se os plotasse em duas dimensões, como na figura. Se …

17 multiple-comparisons  similarities  curves  procrustes-analysis 

Eu li que controlar o FDR é menos rigoroso do que controlar o FWER, como na Wikipedia : Os procedimentos de controle de FDR exercem um controle menos rigoroso sobre a descoberta falsa em comparação com os procedimentos da taxa de erro familiar (FWER) (como a correção de Bonferroni). Isso …

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

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

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 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

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 

Para avaliar o desempenho de um novo algoritmo classificador, estou tentando comparar a precisão e a complexidade (grande O no treinamento e classificação). No Machine Learning: uma revisão , recebo uma lista completa de classificadores supervisionados, também uma tabela de precisão entre os algoritmos e 44 problemas de teste no …

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

Recebi dados para analisar um estudo que analisava os efeitos de um tratamento sobre os níveis de ferro em quatro momentos diferentes (antes do tratamento, o dia em que o tratamento terminou, 4 semanas após o tratamento e 2-4 meses após o tratamento). Não há grupo de controle. Eles estão …

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

Suponha que eu queira criar um classificador binário. Eu tenho vários milhares de recursos e apenas alguns 10s de amostras. Pelo conhecimento do domínio, tenho um bom motivo para acreditar que o rótulo da classe pode ser previsto com precisão usando apenas alguns recursos, mas não faço ideia de quais …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Eu entendo o procedimento e o que ele controla. Então, qual é a fórmula para o valor de p ajustado no procedimento BH para comparações múltiplas? Só agora eu percebi que o BH original não produzia valores p ajustados, apenas ajustava a condição de (não) rejeição: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Gordon Smyth …

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

Introdução: Tendo notado a atenção recebida hoje por esta pergunta: "A ANOVA pode ser significativa quando nenhum dos testes t emparelhados é? ", Pensei que poderia reformulá-la de uma maneira interessante que merecesse seu próprio conjunto de respostas. . Uma variedade de resultados incongruentes (pelo valor nominal) pode ocorrer quando …

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

Estou usando a biblioteca R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) para calcular o teste de Dunnett. Estou usando o script abaixo: 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"))) Agora, se eu executar esse script pelo R Console várias vezes, obterá …

13 r  multiple-comparisons 

Estou trabalhando em algo como o seguinte problema. Eu tenho vários usuários e N livros. Cada usuário cria uma classificação ordenada de todos os livros que leu (o que provavelmente é um subconjunto dos N livros), por exemplo, Livro 1> Livro 40> Livro 25. Agora, desejo transformar essas classificações de …

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