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Universität/Hochschule Monte Carlo Test für räumliche Trennung
Zauberlehrling
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  Themenstart: 2021-09-24

Liebe Forum-Mitglieder, ich habe Schwierigkeiten die Anwendung und Interpretation von Monte Carlo Tests zu verstehen. Genauer gesagt verwende ich den Test für "spatial pont pattern analysis", d.h. um zu überprüfen, ob die Verteilung von Punkten seperate Cluster bilden oder nicht. Die Berechnungen dafür mache ich mit R und einem dafür entwickelten package "spatstat". Um das ganze zu verdeutlichen: https://matheplanet.com/matheplanet/nuke/html/uploads/b/42585_segregation.png Auf der einen Seite haben wir Muster A und Muster B, die in völlig verschiedenen Ecken sind, also sollte man davon ausgehen, dass der Monte Carlo Test hier ein signifikantes Ergebnis geben sollte. Auf der anderen Seite haben wir Muster C und B, die in der gleichen Ecke sind - der Monte Carlo Test, ob eine räumliche Segregation gegeben ist, müsste eigentlich nicht signifikant sein. Das trifft hier aber nicht zu. Klar ist der p-Wert, weil wir 26 Simulationen durchführen 1/26 = 0.03846. Aber wie ist die Teststatistik dann zu verstehen. In der Dokumentation steht, dass die Teststatistik definiert wird als T = sum[i] sum[m] (phat(m | x[i]) - pbar[m])^2 Aber ich verstehe nicht ganz: Bei welcher Teststatistik kann die Nullhypothese abgelehnt werden? Wann weiß ich, ob eine Segregation signifikant ist oder nicht? Auch wenn ich die Grundzüge von Monte Carlo Tests verstehe, kann ich den output des Programms nicht richtig interpretieren. Ich hoffe, dass meine Frage hier zum Forum passt und würde mich über jeden Tipp freuen! LG, Zauberlehrling


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