Questions tagged «sign-test»

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梯度提升机的精度随着迭代次数的增加而降低
我正在通过caretR中的程序包尝试使用梯度增强机算法。 使用一个小的大学录取数据集,我运行了以下代码: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage = …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 


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在什么情况下,Wilcoxon的符号秩检验优于t检验或符号检验?
经过一些讨论(在下面),我现在对焦点问题有了更清晰的了解,因此这是一个修订后的问题,尽管某些评论现在似乎与原始问题无关。 似乎t检验针对对称分布迅速收敛,有符号秩检验假设对称,并且对于对称分布,均值/伪随机数/中位数之间没有差异。如果是这样,在什么情况下,当他/她同时拥有t检验和sign检验时,相对没有经验的统计学家会认为有序检验有用吗?如果我的一位(例如社会科学专业)学生正在尝试测试一种治疗方法是否比另一种治疗方法更好(通过某种相对容易解释的衡量标准,例如某种“平均”差异的概念),那么我将努力寻找一个有签名的地方,即使在我的大学中,虽然通常会进行等级考试,但忽略了符号测试。
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