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異なるデータ マイニング アルゴリズム間で 3 種類の比較を実行する必要があります。

問題のある比較の唯一のタイプは、最も基本的なものであり、単一のデータセットに対する2つのアルゴリズムです-私にとって問題のあるものです。

私は、McNemarと5x2CVを選択の選択肢として言及し、リサンプリングされた t 検定は実行不可能であると述べているディートリッヒ (1998)の論文を知っています。分析は、サブサンプル、60:40 トレーニング: テスト分割、および総コストをパフォーマンス測定として使用するより大きなセットアップの一部を形成するため、これらを使用することはできません。

この場合、パフォーマンスを評価するために他にどのようなオプションがありますか?

• 符号検定: 2 つのアルゴリズムのそれぞれのパフォーマンスが優れているケースの数を数えるだけで、その後、二項分布を使用して p 値をチェックします。非常に弱いので問題あり。

• Wilcoxon-signed-rank-test: t 検定のノンパラメトリックな代替手段として、私が最初に考えたものですが、この種の比較についてどの論文にも言及されていません。数回の繰り返し。それは実行不可能ですか?もしそうなら、それはなぜですか?

私は、R に有意性があるポリコリック相関行列を計算する方法を必死に探していました。それが非常に難しい場合は、有意性のある 2 つの変数間のポリコリック相関で十分です。

私がこれまでに試したこと：

これらはどれも重要ではありません。各相関ペアのcorr = 0仮説の順列検定[重要性を与えることができる][1]を読みました。パッケージ coin および lmPerm を使用すると、順列テストを計算できます。ただし、方法がわかりません。

前もってありがとう、ヘルギ

2 つの行列間のスピアマン相関を計算し、を使用して r 値をプロットしていますcorrplot。有意な相関関係のみをプロットするにはどうすればよいですか (したがって、p 値が 0.00 未満の相関関係のみを表示し、強い相関関係 (r の値が高い場合) であっても、p 値が高い相関関係を削除します)。corr.testパッケージ内を使用して相関行列を生成したpsychので、既に p 値がcor.matrix$p

これは私が使用しているコードです:

重要な相関のみをプロットするように変更するにはどうすればよいですか?

理論的なカイ 2 乗適合度検定を実施したいと考えています。

サンプルサイズ n=100、アルファ=0.05、df=1。これにより、3.84 の臨界カイ値が得られます。手で、検定統計量を ((20-10)^2)/10 + ((80-90)^2)/90 = 100/9 > 3.84 と計算できます。

ただし、上記のコードは単に生成されます

私の間違いはどこですか？

複数の比較箱ひげ図の有意性バー (アスタリスク *、 *、* )を描画するためのループまたは関数を作成した人はいますか?

複数の変数 (19) と次のコードを持つデータ フレームを使用しています。

ボックスプロット:

boxplot$STATUS は、4 つのレベル (A、B、C、D) を持つ変数です。

TukeyHDT 事後テスト

(cito$STATUS)そこで、 TukeyHSD で得られたグループ間の有意差の結果を boxplot のループにプロットしたいと思います。

助けていただければ幸いです。しばらくの間、私はオプションを探し続けます。

ベスト

私は、正規分布のシグマの観点から相関ピークの統計的有意性を表現したい研究の問題に取り組んでいます。たとえば、ピークの有意性が 95% の場合、2sigma になります。基本的に私が求めているのは、私が任意のピーク有意性 (例えば 92%) を持っていると言うことです。これを正規分布のシグマでどのように表現しますか? これはより一般的な統計に関する質問であることを理解しています。または、これを変換/計算するための簡単な関数として Python を使用する場合、これも機能します。ありがとう！

共分散の重要性を判断する方法があるかどうか疑問に思っていましたか? では、リターンの 2 つのベクトルがあり、共分散を計算する場合、共分散がゼロと有意に異なるかどうかをどのように判断すればよいでしょうか? 共分散の標準偏差を決定する方法はありますか?