ScottKnott效应大小差异(ESD)测试(版本3.0,开发分支) Scott-Knott效应量差异(ESD)测试是一种多重比较方法,利用层次聚类将一组治疗平均值(例如均值)划分为统计学上不同的组,差异不可忽略[Tantithamthavorn等,(2018 ) ]。 Scott-Knott检验的另一种方法是考虑组内和组间治疗手段的差异(即效果大小)的大小。 因此,Scott-Knott ESD测试(v2 +)产生了治疗方法的排名,同时确保(1)每组中所有治疗方法的差异幅度可忽略不计; (2)组间治疗差异的大小不可忽略。 与其他多重比较测试相比,建议使用Scott-Knott ESD测试,因为它不会像其他事后测试(例如Nemenyi测试)那样产生重叠的组。 参数ScottKnott ESD测试(在2.0+版本中可用) 参数Scott-Knott ESD测试是一种均值比较方法,该方
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领域内的经典,非常值得一看的红宝书,推荐
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这本书是国外经典的统计学习教程,内容详实且适合统计学习初学者,是一本不可多得的好书。
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Statistical Inference 2nd Edition
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统计学习理论Statistical Learning Theory - Vapnik - 1998 中文版本
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 和之前上传的略有差别,这个要更好。
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