دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: J.C.W. Rayner (Author), D.J. Best (Author) سری: ISBN (شابک) : 9781584881612, 9780429123672 ناشر: Chapman and Hall/CRC سال نشر: 2000 تعداد صفحات: 302 زبان: فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 2 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب رویکرد جدول احتمالی به آزمون ناپارامتریک: ریاضیات و آمار، آمار و احتمال، احتمال، نظریه احتمال و کاربردها، آمار، نظریه و روش های آماری
در صورت تبدیل فایل کتاب A Contingency Table Approach to Nonparametric Testing به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب رویکرد جدول احتمالی به آزمون ناپارامتریک نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
اکثر متون در مورد تکنیک های ناپارامتریک بر روی مکان و آزمون های خطی-خطی (همبستگی) تمرکز می کنند، با تاکید کمتری بر روی اثرات پراکندگی و آزمون های خطی- درجه دوم. آزمایشهای مربوط به اثرات لحظهای بالاتر عملاً نادیده گرفته میشوند. با استفاده از یک رویکرد جدید، رویکرد جدول اقتضایی به آزمایش ناپارامتری، آزمونهای استاندارد و رایج را با پیوند دادن آنها به آزمونهای مبتنی بر مدلهایی برای دادههایی که میتوانند در جداول احتمالی ارائه شوند، متحد و گسترش میدهد. این رویکرد استنتاج آماری ناپارامتریک رایج را متحد میکند و تجزیه و تحلیلهای ناپارامتریک سنتی و رایجترین آنها را بسیار کاملتر و آموزندهتر میکند. همچنین باعث می شود که داده های گره خورده به راحتی قابل پردازش باشند و مقادیر p-monte Carlo تقریباً دقیق را می توان به دست آورد. با دادههای موجود در جداول احتمالی، میتوان آمار کایدو و اجزای آن را از نوع پیرسون محاسبه کرد. برای دادههای تک متغیره، آزمایشهای اولیه بر اساس این مؤلفهها تفاوت میانگین بین تیمارها را تشخیص میدهند. برای داده های دو متغیره، آنها همبستگی را تشخیص می دهند. این رویکرد منجر به آزمایشهایی میشود که واریانس، چولگی و تفاوتهای گشتاور بالاتر بین تیمارها با دادههای تک متغیره و تفاوتهای گشتاور دو متغیره بالاتر با دادههای دو متغیره را تشخیص میدهند. اگرچه روشهای پیشرفته در این کتاب ریشه در ناپارامتریکهای سنتی دارند، اما گنجاندن قدرت رایانههای مدرن این رویکرد را کاملتر و معتبرتر از آنچه قبلا ممکن بود، میکند. درمان یکپارچه نویسندگان و سبک خواندنی موضوع را آسان می کند تا دنبال شود و تکنیک ها به راحتی اجرا شوند، چه شما یک محقق تازه کار باشید یا یک محقق باتجربه.
Most texts on nonparametric techniques concentrate on location and linear-linear (correlation) tests, with less emphasis on dispersion effects and linear-quadratic tests. Tests for higher moment effects are virtually ignored. Using a fresh approach, A Contingency Table Approach to Nonparametric Testing unifies and extends the popular, standard tests by linking them to tests based on models for data that can be presented in contingency tables. This approach unifies popular nonparametric statistical inference and makes the traditional, most commonly performed nonparametric analyses much more complete and informative. It also makes tied data easily handled, and almost exact Monte Carlo p-values can be obtained. With data in contingency tables, one can then calculate a Pearson-type, chi-squared statistic and its components. For univariate data, the initial tests based on these components detect mean differences between treatments. For bivariate data, they detect correlations. This approach leads to tests that detect variance, skewness, and higher moment differences between treatments with univariate data, and higher bivariate moment differences with bivariate data. Although the methods advanced in this book have their genesis in traditional nonparametrics, incorporating the power of modern computers makes the approach more complete and more valid than previously possible. The authors\' unified treatment and readable style make the subject easy to follow and the techniques easily implemented, whether you are a fledgling or a seasoned researcher.
Content: Parametric or Nonparametric? --
Instructors Example --
Quadratic Differences and Ranking --
Outline and Scope --
Applications of Nonparametric Methods to Sensory Evaluation --
Modelling Ties --
The Sign Test and Ties --
Modelling Partitioned Ties in the Sign Test --
Modelling Unpartitioned Ties in the Sign Test --
McNemar\'s Test --
Partitioning into Components --
Ties in a Multinomial Test --
Ties When Testing for Independence --
Tests on One-Way Layout Data: Extensions to the Median and Kruskal-Wallis Tests --
A Model and Pearson\'s X[superscript 2] Test --
Partitioning Pearson\'s Statistic --
The Kruskal-Wallis Test with No Ties --
The Kruskal-Wallis Test with Ties --
Generalised Median Tests --
Tests Based on a Product Multinomial Model: Yates\' Test and its Extensions --
One-Way Tables --
Two-Way Tables --
Partitioning X[superscript 2 subscript P] Using Score Statistics --
Other Methods for Ordered Data --
Small Sample Size and Power Comparisons --
Further Tests Based on a Product Multinomial Model: Order in the Sign Test and Ordinal Categorical Data with a Factorial Response --
How Order Affects the Sign Test --
The Sign Test and Gart\'s Tests --
A New Model and Score Test --
Comparison of the Sign and Score Tests --
Sports Drink Example --
Recommendations --
Nonparametric Analysis of Ordinal Categorical Data with Factorial Response --
Olives Data Example --
Cross Cultural Study Example --
Tests on Complete Randomised Blocks: Extensions to the Friedman and Cochran Tests --
Peach Example --
Friedman\'s Test and its Extensions.
Abstract: \"The methods advanced in this book have their genesis in traditional nonparametrics. They incorporate the power of modern computers to make the approach more complete and more valid than previously possible. The authors\' unified treatment and readable style make the subject easy to follow and the techniques easily implemented, whether you are a fledgling or a seasoned researcher.\"--BOOK JACKET