Запитання з тегом «ancova»

Уявіть наступний загальний дизайн: 100 учасників випадковим чином розподіляються або на лікування, або на контрольну групу залежна змінна є числовою та вимірюється до та після обробки Три очевидних варіанти аналізу таких даних: Випробування групи за часом взаємодії в змішаній ANOVA Зробіть ANCOVA з умовою як IV, а попередній захід - …

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

Всі ми знайомі із спостережними дослідженнями, які намагаються встановити причинно-наслідковий зв’язок між нерандомізованим передбачувачем X та результатом, включивши кожного можливого потенційного учасника в модель множинної регресії. Таким чином, «контролюючи» всіх плутанин, аргумент іде, ми виокремлюємо дію інтелектуального прогноза. У мене виникає все більший дискомфорт від цієї ідеї, що ґрунтується, головним …

45 multiple-regression  ancova  observational-study 

У моєму розрахунку для моделі є кілька коваріатів, і не всі вони є статистично значимими. Чи слід видаляти ті, що їх немає? Це питання обговорює явище, але не відповідає на моє запитання: Як інтерпретувати несуттєвий ефект коваріату в ANCOVA? У відповіді на це запитання немає нічого, що говорить про те, …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я провожу експерименти над документом і шукаю цікаву книгу / веб-сайт, щоб правильно зрозуміти, як працюють ANOVA та ANCOVA. У мене хороший математичний досвід, тому мені не обов’язково потрібно вульгаризоване пояснення. Я також хотів би знати, як визначити, коли використовувати ANOVA замість ANCOVA.

20 anova  references  ancova 

Нещодавно я проаналізував експеримент, який маніпулював 2 категоричними змінними та однією безперервною змінною за допомогою ANCOVA. Однак рецензент припустив, що множинна регресія з категоріальною змінною, кодованою як манекенні змінні, є більш підходящим тестом для експериментів як з категоричною, так і безперервною змінними. Коли доцільно використовувати ANCOVA проти багаторазової регресії з …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Я переглянув безліч наборів даних R, публікацій в DASL та інших місцях, і не знаходжу дуже багато хороших прикладів цікавих наборів даних, що ілюструють аналіз коваріації експериментальних даних. У підручниках зі статистикою є численні набори "іграшкових" даних із надуманими даними. Я хотів би мати приклад, де: Дані справжні, з цікавою …

19 dataset  ancova  predictor 

Я хочу провести ANCOVA аналіз даних щодо щільності рослинних епіфітів. Спочатку я хотів би знати, чи є різниця в щільності рослин між двома схилами, одним N і одним S, але у мене є інші дані, такі як висота, відкритість навісу та висота рослини-господаря. Я знаю, що моїм коваріатом повинні були …

17 r  ancova 

Я провожу експеримент, який має наступне: DV: Споживання скибочок (безперервне або може бути категоричним) IV: Здорове повідомлення, нездорове повідомлення, відсутність повідомлення (контроль) (3 групи, до яких люди призначаються випадковим чином - категоричні) Це маніпульоване повідомлення про здоров’я шматочка. Наступні IV можна вважати індивідуальними змінними різниці: Імпульсивність (це може бути категоричним, …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Я зробив узагальнену лінійну модель з єдиною змінною відповіді (безперервний / нормально розподілений) та 4 пояснювальними змінними (3 з яких - коефіцієнти, а четверта - ціле число). Я використав розподіл помилок Гаусса з функцією зв’язку ідентичності. Я зараз перевіряю, чи відповідає модель припущенням узагальненої лінійної моделі, які є: незалежність Y …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Запитання: Який хороший метод проведення пост-спеціальних тестів на відмінності між груповими засобами після коригування ефекту коваріату? Прототипний приклад: Чотири групи, по 30 учасників у групі (наприклад, чотири різних групи клінічної психології) Залежна змінна є числовою (наприклад, оцінка інтелекту) Коваріат чисельний (наприклад, індекс соціально-економічного статусу) Питання дослідження стосуються того, чи будь-яка …

13 anova  multiple-comparisons  ancova 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Для лінійної регресії з декількома групами (природні групи, визначені апріорі), чи допустимо запускати дві різні моделі на одному і тому ж наборі даних, щоб відповісти на наступні два запитання? Чи має кожна група ненульовий нахил і ненульовий перехоплення та які параметри для кожної в межах групової регресії? Чи існує незалежно …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova