R で複数の Wilcoxon テストを実行することについて質問があります。7 つのデータセットがあり、それぞれについて、10 の分類子を使用して 9 つの異なる特徴抽出方法を比較する必要があります。それらは確率論的な方法であるため、各分類器に 10 個の値/繰り返しがあります。単一のデータセットの簡単な例として、3 つのメソッド、3 つの分類子、3 つの繰り返しがあるとします。
Method, Classifier, Accuracy
M1, C1, 2.4
M1, C1, 2.3
M1, C1, 6.4
M1, C2, 0.4
M1, C2, 1.3
M1, C2, 6.8
M1, C3, 3.4
M1, C3, 2.7
M1, C3, 2.4
M2, C1, 0.4
M2, C1, 2.8
M2, C1, 3.4
M2, C2, 7.4
M2, C2, 2.3
M2, C2, 6.5
M2, C3, 1.4
M2, C3, 2.7
M2, C3, 7.4
M3, C1, 2.0
M3, C1, 1.3
M3, C1, 7.2
M3, C2, 8.4
M3, C2, 1.3
M3, C2, 9.8
M3, C3, 3.9
M3, C3, 3.7
M3, C3, 0.9
ここで、異なる方法、つまり、M1.C1 対 M2.C1、C2、C3、M1.C1 対 M3.C1、C2、C3 など、これらの分類器の各ペア間で Wilcoxon 検定を実行する方法が必要です。 . 私はRに比較的慣れていないので、誰かがデータをロードして複数のテストを簡単な方法で実行する適切な方法を提案できますか?