Here we propose an adaption of Wilc

Here we propose an adaption of Wilcoxon’s two-sample rank-sum test to interval data. This adaption is interval-valued: it computes the minimum and maximum values of the statistic when we rank the set of all feasible samples (all joint samples compatible with the initial set-valued information). We prove that these bounds can be explicitly computed using a very low computational cost algorithm. Interpreting this generalized test is straightforward: if the obtained interval-valued p-value is on one side of the significance level, we will be able to make a decision (reject/no reject). Otherwise, we will conclude that our information is too vague to lead to a clear decision.
Our method is also applicable to quantized

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่นี่เราเสนอการ adaption ของการทดสอบผลรวมอันดับสองอย่างของ Wilcoxon ช่วงข้อมูล Adaption นี้เป็นมูลค่าช่วง: คำนวณค่าต่ำสุด และสูงสุดของสถิติเมื่อเราจัดอันดับชุดตัวอย่างที่เป็นไปได้ทั้งหมด (ทั้งหมดร่วมกันอย่างเข้ากันได้กับข้อมูลชุดมูลค่าเริ่มต้น) เราพิสูจน์ว่า ขอบเขตเหล่านี้สามารถถูกชัดเจนคำนวณโดยใช้อัลกอริทึมการคำนวณทุนต่ำมาก ทดสอบนี้เมจแบบทั่วไปตีความไม่ตรงไปตรงมา: ถ้าได้รับช่วงค่า p-ค่าระดับนัยสำคัญด้านหนึ่ง เราจะสามารถทำการตัดสินใจ (ปฏิเสธปฏิเสธ/ไม่มี) มิฉะนั้น เราจะสรุปได้ว่าข้อมูลของเราคลุมเครือเกินไปที่จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ชัดเจนวิธีของเราก็สามารถใช้ได้กับ quantized

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่นี่เรานำเสนอการปรับตัวของ Wilcoxon ของสองตัวอย่างการทดสอบอันดับผลรวมกับข้อมูลช่วงเวลา การปรับตัวนี้ช่วงมูลค่ามันคำนวณขั้นต่ำและค่าสูงสุดของสถิติเมื่อเราจัดอันดับชุดของตัวอย่างที่เป็นไปได้ทั้งหมด (ตัวอย่างร่วมกันทั้งหมดเข้ากันได้กับข้อมูลชุดมูลค่าเริ่มต้น) เราพิสูจน์ให้เห็นว่าขอบเขตเหล่านี้สามารถคำนวณได้อย่างชัดเจนใช้วิธีการคำนวณค่าใช้จ่ายที่ต่ำมาก การตีความการทดสอบทั่วไปนี้ตรงไปตรงมาถ้าช่วงเวลาที่ได้รับค่า p-value อยู่บนด้านหนึ่งของระดับความสำคัญที่เราจะสามารถที่จะทำให้การตัดสินใจ (ปฏิเสธ / ไม่ปฏิเสธ) มิฉะนั้นเราจะสรุปได้ว่าข้อมูลของเราคือคลุมเครือเกินไปที่จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ชัดเจน.
วิธีการของเรายังใช้กับไท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่นี่เรานำเสนอ adaption ประกอบด้วยสองตัวอย่างอันดับรวมทดสอบข้อมูลช่วง ช่วงเวลาที่เหมาะสมคือมูลค่ามันคำนวณค่าต่ำสุดและสูงสุดของสถิติเมื่อเราดับชุดของตัวอย่างที่เป็นไปได้ทั้งหมด ( ทุกข้ออย่างเข้ากันได้กับข้อมูลตั้งค่าเริ่มต้น ) เราพิสูจน์ได้ว่าขอบเขตเหล่านี้สามารถคำนวณได้โดยใช้วิธีคำนวณต้นทุนนั้นต่ำมากการสอบแบบตรงไปตรงมา ถ้าได้ก่อนช่วงมูลค่าบนด้านหนึ่งของระดับความสำคัญ เราก็จะสามารถที่จะทำให้การตัดสินใจ ( ปฏิเสธ / ไม่ปฏิเสธ ) มิฉะนั้น เราจะสรุปได้ว่าข้อมูลจะคลุมเครือเกินไป ที่จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ชัดเจน
วิธีของเราคือยังสามารถใช้ได้กับที่แน่นอน