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algorithm - 使用总成本比较单个数据集上的两种算法 - 使用哪种统计测试？
我必须在不同的数据挖掘算法之间进行三种不同的比较。
唯一有问题的比较类型是最基本的比较，单个数据集上的两种算法- 对我来说是有问题的比较。
我知道Diettrich (1998)论文将McNemar和5x2CV作为选择和状态的选项，重新采样的 t 检验是不可行的。由于分析是使用子样本、60:40 training:test-splits 和总成本作为性能度量的更大设置的一部分，但我不能使用这些。
在这种情况下，还有哪些其他选项可以评估性能？
符号检验：仅计算两种算法各自表现更好的情况的数量，然后使用二项分布检查 p 值。问题很弱。
Wilcoxon-signed-rank-test：作为我想到的第一个 t 检验的非参数替代方案，但在任何论文中都没有提到这种比较，仅用于使用平均性能结果比较几个数据集上的两种算法几次迭代。是否不可行，如果可行，为什么？
r - 在R中具有显着性的多变量相关矩阵
我一直在拼命寻找一种方法来计算多变量相关矩阵，在 R 中具有显着性。如果这非常困难，那么两个具有显着性的变量之间的多变量相关就足够了。
到目前为止我已经尝试过：
这些都没有意义。我已经读过置换检验 [可以给我意义] [1] 对于每个相关对的 corr=0 假设。包 coin 和 lmPerm 确实允许计算排列测试。但是，我不确定如何。
在此先感谢，赫尔吉
r - 使用 r 确定或测试变量中某些水平的显着性
在这个数据集中，我主要有一个因变量（反应时间）和两个自变量（Prime Type（5 个级别）和 Related（2 个级别））。我想查看每个 Prime 类型级别的相关反应时间 (RT) 重要性。例如，PrimeType 2 的相关（级别 1）条件与不相关（级别 2）的显着差异。我尝试执行此操作的基本方法之一是使用 t.test，但只能将其作为以下代码运行（与所有 PrimeType 相关）：
我应该如何为 R 编写代码以仅查看有关相关变量的 PrimeType 2？
@BenBolker——感谢您的评论。如何解释以下输出？Prime 类型是否与截距进行比较？它是什么？
r - 在 corrplot 矩阵中添加 p 值
我计算了两个矩阵之间的 Spearman 相关性，并使用 绘制了 r 值corrplot。我怎样才能只绘制显着的相关性（所以只有那些 p 值低于 0.00 的相关性并删除那些具有较高 p 值的相关性，即使是强相关性 - r 的高值）。corr.test我使用in包生成了相关矩阵psych，所以我已经有了 p 值cor.matrix$p
这是我正在使用的代码：
如何修改它以仅绘制显着的相关性？
r - 没有 Yates 校正的卡方拟合优度
我想进行理论上的卡方拟合优度测试：
样本量 n=100，alpha=0.05，df=1。这给出了 3.84 的临界 chi 值。我可以手动计算测试统计为 ((20-10)^2)/10 + ((80-90)^2)/90 = 100/9 > 3.84
但是，上面的代码只是产生
我的错误在哪里？
function - 箱线图的意义条和星号
是否有人创建了一个循环或函数来为多个比较箱线图绘制重要性条（带有星号 * 、、* ）？
我正在使用具有多个变量（19）和以下代码的数据框：
箱线图：
boxplot$STATUS 是一个具有 4 个级别（A、B、C、D）的变量
TukeyHDT 后测
所以，我想在箱线图的循环中绘制在(cito$STATUS)TukeyHSD 上获得的组间显着性差异的结果。
我很感激任何帮助。有一段时间我会继续寻找选项。
最好的
r - 如何测试所有样本组合的显着差异？
我正在分析 R 中 9 个图的数据集，并希望将它们相互比较。我的响应变量不是正态分布的。
现在我的问题：
有 9+8+7+...+2+1=45 对组合需要测试。R可以自动执行此操作吗？如果是，如何？我的愿望输出将是一个箱须图，我的 9 个图在 x 轴上，响应变量在 y 轴上，图上方的小写字母表示显着差异。
提前致谢！
statistics - 高斯西格玛的统计意义
我正在研究我的研究中的一个问题，我想用正态分布的 sigma 来表达我对相关峰的统计意义。例如，如果我的峰值是 95% 的显着性，那么它将是 2sigma。基本上我要问的是说我有一个任意的峰值显着性（例如 92%），我将如何用正态分布的 sigma 来表达这个？我意识到这是一个更一般的统计问题，因此鼓励任何阅读/背景。或者，如果 Python 作为一个简单的函数来转换/计算它也可以。谢谢！
matlab - 如何确定协方差的显着性
我想知道是否有办法确定协方差的显着性？那么，如果有两个返回向量，然后计算协方差，如何确定协方差是否显着不为零？有没有办法确定协方差的标准差？
r - Weka中如何知道系数和模型的意义？
我一直在使用 R 使用线性回归对数据进行建模。并使用“summary(model)”命令，它将提供系数显着性和模型显着性（F 统计量）的详细信息。Weka能提供这样的措施吗？