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R Note/統計/非線形モデル の変更点

Top / R Note / 統計 / 非線形モデル

*Rを使ったノンパラメトリックな統計解析 [#hc41b3ac]

#contents

**カイ二乗検定 [#q8b4f921]

**二項検定 [#j0e3b720]

**符号検定 [#rfbb0871]
-[[符号検定(サイン検定):http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/sign-test.html]] は、0か1かの評価に使う検定。
--ウィルコクソンの符号順位検定の下位互換(山根さん)
-例えば、分割表内にゼロがある場合、カイ二乗検定ではなくてこちらを使う。

**ウィルコクソンの順位和検定(マン・ホイットニーのU検定、メディアン検定) [#u0fd99c4]
-t検定のノンパラメトリック版
--2標本の誤差は独立だが、分散は等しく、正規分布に従っていないとき
--中央値の比較

**スピアマンの順位相関分析 [#lb14abf5]

**クラスカル・ウォリス検定 [#v4c789f6]
-対応のない一元配置分散分析のノンパラ版
-以下のとき、ANOVAでなくクラリカル・ウォリス検定を使うべき
--データが正規分布でない
---実際はANOVAでもよい。有意水準を上げたANOVAが推奨される。
--データが離散値のとき
-実行例:[[クラスカル・ウォリス検定(plus 多重比較):http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/kruskal-wallis.html]] [[多群の検定:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/68.html]]

**フリードマン検定 [#s7c7004a]
-対応のある一元配置分散分析のノンパラ版
-その他の条件はクラリカル・ウォリス検定と同じ。
-実例:'''[[電子情報通信学会 HAI特集2011/追加分析:http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki/index.php?%E9%9B%BB%E5%AD%90%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%AD%A6%E4%BC%9A%20HAI%E7%89%B9%E9%9B%862011#ea6243fc]]'''
-実例:'''[[電子情報通信学会 HAI特集2011/追加分析:http://speechresearch.fiw-web.net/restricted/index.php?cmd=read&page=%E9%9B%BB%E5%AD%90%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%AD%A6%E4%BC%9A%20HAI%E7%89%B9%E9%9B%862011#ea6243fc]]'''