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混合人工智能系统国际会议

海斯2017：混合人工智能系统聚丙烯281–292引用为

rNPBST：一个涵盖非参数和贝叶斯统计检验的R包

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系列丛书的一部分： 计算机科学课堂讲稿（LNAI，第10334卷）

摘要

统计测试已经成为验证各种问题结果的可靠程序。特别是，由于其稳健性和适用性，非参数测试在机器学习算法的设计和评估过程中或在优化问题的背景下是一种常见而有用的工具。统计比较领域应用于算法性能比较领域的新趋势表明，贝叶斯测试是一种很有前途的方法，它提供了有关参数的分布。

在此捐款中，rNPBST(R非参数和贝叶斯统计检验)，一个R（右）该软件包包含一组用于不同目的的非参数和贝叶斯检验，如随机性检验、拟合优度检验或双样本和多样本分析。该软件包还构成了一个解决方案，将许多非参数测试和贝叶斯测试集成在一个存储库中。

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  2. 2

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工具书类

  1. Alcalá，J.，Fernández，A.，Luengo，J..，Derrac，J，GarcíA，S.，Sánchez，L.，Herrera，F.：Keel数据挖掘软件工具：数据集存储库，算法集成和实验分析框架。J.多值逻辑和软计算。17(2–3), 255–287 (2010)

    谷歌学者 

  2. Alpaydin，E.：用于比较监督分类学习算法的组合5 x 2cv f测试。神经计算。11, 1885–1892 (1998)

    第条 谷歌学者 

  3. Benavoli，A.，Campos，C.P.：绩效指标联合分析的统计测试。收录人：铃木，J.，上野，M.（编辑）AMBN 2015。LNCS，第9505卷，第76-92页。查姆施普林格（2015）。数字对象标识：10.1007/978-3-319-28379-1_6

    第章 谷歌学者 

  4. Benavoli，A.，Corani，G.，Mangili，F.，Zaffalon，M.，Ruggeri，F.：基于Dirichlet过程的Bayesian Wilcoxon签名秩检验。参见：《第31届机器学习国际会议论文集》，ICML 2014，中国北京，2014年6月21日至26日，JMLR研讨会和会议论文集，第32卷，第1026–1034页（2014）。网址：http://JMLR.org

  5. Benavoli，A.，Corani，G.，Demsar，J.，Zaffalon，M.：改变的时间：通过贝叶斯分析比较多个分类器的教程。CoRR abs/1606.04316（2016）

    谷歌学者 

  6. Bernardo，J.M.，Smith，A.F.：贝叶斯理论（2001）

    谷歌学者 

  7. Calvo，B.，Santafe，G.：scmamp：多个问题中多个算法的统计比较。R期刊被接受出版（2015）

    谷歌学者 

  8. Corani，G.，Benavoli，A.：一种贝叶斯方法，用于比较多个数据集上的交叉验证算法。机器。学习。100（2-3），285–304（2015）

    第条 数学 数学科学网 谷歌学者 

  9. Demšar，J.：多个数据集上分类器的统计比较。J.马赫。学习。物件。7, 1–30 (2006)

    数学 数学科学网 谷歌学者 

  10. Derrac，J.、García，S.、Herrera，F.：java测试：java中的非参数统计测试。ArXiv电子版，2015年1月

    谷歌学者 

  11. Derrac，J.、García，S.、Molina，D.、Herrera，F.：关于使用非参数统计测试作为比较进化算法和群体智能算法的方法的实用教程。Swarm进化。计算。1(1), 3–18 (2011)

    第条 谷歌学者 

  12. Dietterich，T.G.：用于比较监督分类学习算法的近似统计测试。神经计算。10(7), 1895–1923 (1998)

    第条 谷歌学者 

  13. Garcia，S.，Herrera，F.：对所有成对比较的“多数据集上分类器的统计比较”的扩展。J.马赫。学习。物件。9, 2677–2694 (2008)

    数学 谷歌学者 

  14. Hamilton，N.：《ggtern：“ggplot2”的扩展，用于创建三元图》（2016）。https://CRAN.R-project.org/package=ggtern，R包版本2.1.4

  15. Japkowicz，N.，Shah，M.：评估学习算法：分类视角。剑桥大学出版社，纽约（2011）

    书 数学 谷歌学者 

  16. Luengo，J.、García，S.、Herrera，F.：关于使用统计测试进行神经网络实验的研究：参数测试条件和非参数测试的分析。专家系统。申请。36(4), 7798–7808 (2009)

    第条 谷歌学者 

  17. Nadeau，C.，Bengio，Y.：泛化错误的推断。机器。学习。52(3), 239–281 (2003)

    第条 数学 谷歌学者 

  18. Pesarin，F.，Salmaso，L.：复杂数据的置换测试：理论。应用程序和软件。霍博肯·威利（2010）

    书籍 数学 谷歌学者 

  19. Pizarro，J.、Guerrero，E.、Galindo，P.L.：应用于模型选择的多种比较程序。神经计算48(1), 155–173 (2002)

    第条 数学 谷歌学者 

  20. Sheskin，D.J.：参数和非参数统计程序手册。CRC出版社，博卡拉顿（2003）

    书 数学 谷歌学者 

下载参考资料

致谢

这项工作得到了西班牙国家研究项目TIN2014-57251-P和MTM2015-63609-R以及安达卢西亚研究计划P11-TIC-7765的支持。

作者信息

作者和附属机构

  1. 西班牙格拉纳达格拉纳达大学计算机科学与人工智能系

    哈辛托·卡拉斯科、萨尔瓦多·加西亚和弗朗西斯科·埃雷拉

  2. 西班牙格拉纳达格拉纳达大学统计与运筹学系

    玛丽亚·德尔·玛丽·鲁达

作者
  1. 哈辛托·卡拉斯科
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  2. 萨尔瓦多·加西亚
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  3. 玛丽亚·德尔·玛丽·鲁达
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  4. 弗朗西斯科·埃雷拉
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通讯作者

通信至哈辛托·卡拉斯科.

编辑器信息

编辑和附属机构

  1. 西班牙拉里奥哈洛格罗尼奥拉里奥哈大学

    弗朗西斯科·哈维尔·马丁内斯·德·皮松

  2. 西班牙拉里奥哈洛格罗尼奥拉里奥哈大学

    鲁宾·乌拉卡

  3. 西班牙拉科鲁尼亚费罗阿科鲁尼亚大学

    赫克特·昆廷

  4. 西班牙萨拉曼卡萨拉曼卡大学

    埃米利奥·科尔查多

权利和权限

转载和许可

版权信息

©2017施普林格国际出版公司

关于本论文

引用本文

Carrasco，J.、García，S.、del Mar Rueda，M.、Herrera，F.（2017）。rNPBST：涵盖非参数和贝叶斯统计测试的R包。收录：Martínez de Pisón，F.、Urraca，R.、Quintián，H.、Corchado，E.（编辑）混合人工智能系统。HAIS 2017。计算机科学（）课堂讲稿，第10334卷。查姆施普林格。https://doi.org/10.1007/978-3-319-59650-124

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  • 内政部:https://doi.org/10.1007/978-3-319-59650-124

  • 出版:

  • 发布者名称:查姆施普林格

  • 打印ISBN:978-3-319-59649-5

  • 在线ISBN:978-3-319-59650-1

  • 电子书包:计算机科学计算机科学（R0）

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