私は Wilcoxon ランクサム テストの拡張を作成しています。これは、このテストの基本関数を最初に作成する必要があるため、この演習では SciPy を使用できないことも意味します。
そこに基本的なスケルトン コードがありますが、同順位のランクを平均化するのに苦労しています。これが私のコードです:
#read in data
m1 = [0,0,0,0,0,2,3,3,3,4,4,5,6,10,10,10,11,12,15,15,15,20,22,25,25,27,30]
w1 = [0,0,0,0,0,0,1,3,3,3,3,7,8,8,19,20,27,30]
#convert to tuples, incl where they came from
m1t = []
for m in m1:
m1t.append((m, "m1"))
w1t = []
for w in w1:
w1t.append((w, "w1"))
all1t = m1t + w1t #combine
all1ts = sorted(all1t, key=lambda tup: tup[0]) #sort
all1tsr = [row+(i,) for i,row in enumerate(all1ts,0)] #rank
#revert to back to original grouping
m1r = [i for i in all1tsr if i[1]=="m1"]
w1r = [i for i in all1tsr if i[1]=="w1"]
現在の出力は次のとおりです。
>>> all1tsr[:15]
[(0, 'm1', 0),
(0, 'm1', 1),
(0, 'm1', 2),
(0, 'm1', 3),
(0, 'm1', 4),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 6),
(0, 'w1', 7),
(0, 'w1', 8),
(0, 'w1', 9),
(0, 'w1', 10),
(1, 'w1', 11),
(2, 'm1', 12),
(3, 'm1', 13),
(3, 'm1', 14)]
eachtuple の要素 1 は並べ替えの値、要素 2 は単なる識別子、要素 3 は要素 1 で並べ替えたときのランクです。要素 1 が「0」の観測値は 10 個あり、現在はすべて昇順のランクが割り当てられていますが、これらのランクを何とか平均化したいです(すべてをランク5に割り当てます)。
言い換えれば、私はこれが欲しい:
[(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'm1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(0, 'w1', 5),
(1, 'w1', 11),
(2, 'm1', 12),
(3, 'm1', 13.5),
(3, 'm1', 13.5)]
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