Запитання з тегом «anova»

Я намагаюся перейти від використання ezпакету до lmeповторних заходів ANOVA (оскільки, я сподіваюся, я зможу використовувати власні контрасти на с lme). Дотримуючись поради з цього допису в блозі, я зміг налаштувати ту саму модель, використовуючи як aov(так і ezза запитом) та lme. Однак, хоча у прикладі, наведеному в цій публікації, …

24 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Я здійснив повторні заходи ANOVA в R, наступним чином: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) Який синтаксис у R може бути використаний для виконання пост-спеціального тесту після ANOVA з повторними заходами? Чи підходить тест Тукі з корекцією Бонферроні? Якщо так, то як це можна зробити в R?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

Я переглядав цей огляд формул lm / lmer R від @conjugateprior і збентежився наступним записом: Тепер припустимо, що A є випадковим, але B є фіксованим, а B вкладений у межах A. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Нижче подано аналогічну змішану формулу моделі lmer(Y ~ B + (1 | A:B), …

23 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Я намагався встановити дані часових рядів (без повторів) за допомогою регресійної моделі. Дані виглядають так: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

Я проаналізував експеримент із повторними заходами ANOVA. ANOVA - це 3x2x2x2x3 з 2 коефіцієнтами між суб'єктами та 3 в межах (N = 189). Коефіцієнт помилок - залежна змінна. Розподіл частоти помилок має перекос 3,64 і куртоз 15,75. Перекос і куртоз є результатом 90% частоти помилок, тобто 0. Читання попередніх тем …

22 anova  normality-assumption 

(ОНОВЛЕННЯ: Я заглибився в це глибше і опублікував результати тут ) Список названих статистичних тестів величезний. Багато із загальних випробувань покладатися на умовиводи від простих лінійних моделей, наприклад, один-зразок Т-тест тільки у = β + ε , який перевіряється на нуль моделі у = μ + ε то , що …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

Коли ми проводимо експерименти (на невеликих розмірах вибірки (зазвичай розмір вибірки на групу лікування становить приблизно 7 ~ 8)) на двох групах, ми використовуємо t-тест для перевірки на різницю. Однак, коли ми виконуємо ANOVA (очевидно, для більш ніж двох груп), ми використовуємо щось по лінії Bonferroni (LSD / # попарних …

22 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  fishers-lsd 

SPSS використовує тест Levene для оцінки однорідності дисперсій у процедурі незалежного групового t-випробування. Чому тест Левене кращий, ніж просте співвідношення F у співвідношенні дисперсій двох груп?

21 hypothesis-testing  anova  variance  t-test  heteroscedasticity 

У мене завжди було враження, що регресія - це просто більш загальна форма ANOVA і що результати були б ідентичними. Однак останнім часом у мене були такі ж дані, як регресія та ANOVA, і результати суттєво відрізняються. Тобто, в регресійній моделі важливі як основні ефекти, так і взаємодія, тоді як …

21 r  regression  anova 

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 

Привіт, я намагаюся знайти непараметричний еквівалент двосторонньої ANOVA (3x4 конструкції), яка здатна включати взаємодії. З мого читання в Зарі 1984 р. "Біостатистичного аналізу" це можливо за допомогою методу, викладеного в Шірера, Рея і Зайця (1976), однак, згідно з іншими публікаціями в Інтернеті, було зроблено висновок, що цей метод більше не …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

Я вивчаю R і експериментував з дисперсійним аналізом. Я керував обома kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) і anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Чи є практична різниця між цими двома тестами? Я розумію, що вони обидва оцінюють нульову гіпотезу про те, що популяції мають однакове значення.

20 r  anova  kruskal-wallis 

Скажімо, у нас є два фактори (A і B), кожен з яких має два рівні (A1, A2 і B1, B2) і змінну відповіді (y). При виконанні двостороннього типу ANOVA: y~A+B+A*B Ми перевіряємо три нульові гіпотези: Різниця серед засобів фактора А немає Немає різниці в засобах фактору В Немає взаємодії між …

20 hypothesis-testing  anova 

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 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon