[機統] 請問，如何選用最恰當的無參數檢定？

看板Math作者 (今朝有酒今朝醉)時間3年前 (2022/10/19 16:48), 編輯推噓0(0推 0噓 19→)
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當我們需要對一個變量，去鑒別它是否合理時 如果樣本數不多，而又不清楚其分佈時，經常用無參數檢定。 但是，對於相同變量，在相同的條件下，常常不只一種無參數檢定 想問，有沒有什麼系統性的方式，能去判別，用何種檢定方式最恰當？ 還是只能把各種檢定方式都套進去後，觀察哪一種在所需要的信賴度中，所需要的樣本數為最低？ 想聽統計高手們的見解 謝謝 -- Sent from nPTT on my iPhone 8 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.177.199 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1666169304.A.C9C.html
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什麼叫"最恰當"? 一般檢定是嚴格控制type 1 error
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rate 再次限制下優化power
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最嚴謹的作法就是生成一堆模擬資料來看type 1, ty
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pe 2 error rates表現
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但因為是non-parametric 光模擬資料怎麼生成就可以
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有超多選項 變成沒有clear-cut的答案 只能探討xx
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x...條件下的表現
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他想問的是檢定統計量的選擇。以我淺見，這是無解的
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問題。就像兩群體平均數值參數化）檢定一般是採用 t
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或大樣本用 z,但它是最恰當的嗎？雖然在常態群體假
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下它在某種準則下堪稱最佳，但實務上群體又不是那麼
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常態；即使真是常態，它也只是在例如不偏的限制下符
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合最佳（最強力）的要求，而不是所有同一水準下最強
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力的檢定。所以，實務上只是選一個大家都那麼用的檢
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定，只是先要確定資料符合該檢定的假設條件。
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對 我的意思是有了simulated data後就可以在其上r
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un不同檢定 這樣就能比較 例如固定type 1 error
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rate下比power 但這樣的結果 是在此simulated d
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ata產生方法的前提下成立 而不是放諸四海皆準
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