Permutation tests for univariate or multivariate analysis of variance and regression
Notice bibliographique
Résumé
The most appropriate strategy to be used to create a permutation distribution for tests of individual terms in complex experimental designs is currently unclear. There are often many possibilities, including restricted permutation or permutation of some form of residuals. This paper provides a summary of recent empirical and theoretical results concerning available methods and gives recommendations for their use in univariate and multivariate applications. The focus of the paper is on complex designs in analysis of variance and multiple regression (i.e., linear models). The assumption of exchangeability required for a permutation test is assured by random allocation of treatments to units in experimental work. For observational data, exchangeability is tantamount to the assumption of independent and identically distributed errors under a null hypothesis. For partial regression, the method of permutation of residuals under a reduced model has been shown to provide the best test. For analysis of variance, one must first identify exchangeable units by considering expected mean squares. Then, one may generally produce either (i) an exact test by restricting permutations or (ii) an approximate test by permuting raw data or some form of residuals. The latter can provide a more powerful test in many situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».