Байесовский тест знаковых рангов Уилкоксона
Байесовский тест знаковых рангов Уилкоксона — это байесовский непараметрический метод сравнения двух парных или связанных выборок. Вместо того чтобы выдавать одно p-значение, он производит апостериорные вероятности того, что одно условие лучше, практически эквивалентно или хуже другого, обеспечивая более богатое и интерпретируемое выведение для парных непрерывных или порядковых данных без предположения о нормальности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Benavoli, A., Corani, G., & Mangili, F. (2014). Should we really use post-hoc tests based on mean-ranks? Journal of Machine Learning Research, 17(5), 1–10. link ↗
- Benavoli, A., Corani, G., Demsar, J., & Zaffalon, M. (2017). Time for a change: a tutorial for comparing multiple classifiers through Bayesian analysis. Journal of Machine Learning Research, 18(77), 1–36. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Wilcoxon Signed-Rank Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-wilcoxon-signed-rank-test
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Байесовский U-критерий Манна-УитниСтатистика↔ сравнить
- Парный t-критерийСтатистика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →