Пермутаційний тест і бутстреп (без нормального розподілу)

Коротко

У «Більше параметрів» як «Без нормального розподілу - випадкові процедури»: Statable знову і знову перемішує або добирає вибірки й рахує, що дає один лише випадок.

Для чого це

• Дві групи: пермутаційний тест (t Велча, щоб він працював за нерівного розкиду) і бутстреп-інтервал різниці, добирання окремо в кожній групі.
• Зв’язок: пермутаційний тест для r, бутстреп-інтервал, поруч - перетворення Фішера. Прогноз: бутстреп спостережень (case bootstrap) для коефіцієнтів. Розподіл: бутстреп середнього або медіани.

Умови

Незалежні спостереження. Вага частоти рахується на розгорнутій множині (до Σw = 100 000); вага вибірки заблокована.

Як читати результат

Завжди видно: кількість добирань B (9999), початкове значення, тип інтервалу. p = (b + 1)/(B + 1), ніколи не 0. «Добрати знову» показує випадкову похибку. За n < 30 примітка наводить t-інтервал: бутстреп-інтервали тоді зазвичай надто вузькі.

Подання результату

Пермутаційний тест, 9999 випадкових розподілів (random split), p = ,025; 95% процентильний бутстреп-ДІ [1,4; 7,6], початкове значення 20261008

Обмеження

Пермутаційний тест перевіряє, чи має значення розподіл за групами, а не лише середні. Без бутстрепу залишків, без пермутаційного тесту окремих коефіцієнтів. Випадкові числа Statable - не ті, що в R.

Джерело

Phipson, B., & Smyth, G. K. (2010). Permutation p-values should never be zero. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 9(1), 39. Hesterberg, T. C. (2015). What teachers should know about the bootstrap. The American Statistician, 69(4).