Порівняйте підходи моделі до перетвореної та неперетвореної відповіді

Я хочу порівняти дані, що пропорції між трьома різними групами, наприклад:

 ID Group Prop.Nitrogen
 1    A     0.89
 2    A     0.85
 3    B     0.92
 4    B     0.97

Слідом за Уортоном та Хуей (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Я хоч би побачив, чи краще ці дані мати справу з використанням перетвореного logit.

Коли я дивлюся на діагностичні графіки для лінійних моделей на трансформованих та неперетворених даних, вони виглядають дуже схожими без очевидних проблем, і є лише невеликі відмінності в оцінених параметрах. Однак я все-таки хотів би мати можливість сказати щось про те, наскільки добре модель вписується в трансформовані та нетрансформовані версії даних - я знаю, що я не можу порівнювати значення AIC безпосередньо. Чи є виправлення, і я можу зробити це для вивчення? Або я повинен використовувати інший підхід?

data-transformation aic fitting

— Девід ш
джерело

Ви можете спробувати трансформацію Box-Cox ( boxcox()у бібліотеці MASS), хоча я не впевнений, чи може вона мати справу з перетвореннями logit.

— Маріус

@Marius: для уточнення, ви пропонуєте boxcox()на необроблених даних чи на перетворених даних?

— Мішель

А що з перетворенням даних та встановлених значень у масштаб, що стосується теми (тож у вас буде уніфікована шкала), а потім обчислення AIC для всіх конкуруючих моделей, які ви маєте? Вам доведеться розраховувати значення AIC вручну для моделей, які спочатку підходили до іншого масштабу, але я не думаю, що це може бути проблемою.

— Річард Харді

Мій досвід з трансформованими даними свідчить про те, що кореляція покращується після трансформації, а також гомоскедастичності та / або нормальності, хоча вони не обов'язково всі оптимальні для будь-якої однієї трансформації. Однією простою відповіддю може бути обчислення коефіцієнтів кореляції між двома моделями та їх відповідними наборами даних. Можна навіть перевірити значення різниці коефіцієнтів кореляції кореляції. Випробування на предмет гомоскедастичності та типу густини залишків також можуть запропонувати засоби їх оцінки.

— Карл
джерело