Запитання з тегом «anova»

Є багато про колінеарність щодо безперервних прогнозів, але не так багато, що я можу знайти на категоричних прогнозах. У мене дані цього типу проілюстровані нижче. Перший фактор - генетична змінна (кількість алелів), другий - категорія захворювання. Очевидно, що гени передують захворюванню і є фактором прояву симптомів, що призводять до діагностики. …

11 r  anova  categorical-data  multicollinearity  sums-of-squares 

Новачок користувача R тут бореться з повторними заходами ANOVA. У мене є набір даних, який складається з одного між фактором суб'єктів з 4 рівнями (закодованим в одній змінній, що називається "групами"), і одним з факторів, що підлягають 4 рівням (кодується в чотирьох окремих змінних "DV1", "DV2", "DV3 ',' DV4 '). …

11 r  anova  repeated-measures  contrasts 

Я є дизайнером програмного забезпечення в галузі торгівлі, і працюю над проектом для клієнта, і хотів би переконатися, що мій аналіз є статистично обгрунтованим. Розглянемо наступне: у нас є n рекламних оголошень (n <10), і ми просто хочемо знати, яке оголошення найкраще. Наш сервер оголошень буде випадково розміщувати одну з …

11 anova  sample-size  t-test  rule-of-thumb 

Я провела тест Левене і Бартлетта на групах даних одного з моїх експериментів, щоб підтвердити, що я не порушую припущення ANOVA про однорідність дисперсій. Я хотів би перевірити з вами, хлопці, що я не роблю помилкових припущень, якщо ви не заперечуєте: D Значення р, що повертається обома цими тестами, - …

11 anova  heteroscedasticity  levenes-test 

Отже, припускаючи, що є сенс перевірки припущення про нормальність для anova (див. 1 і 2 ) Як це можна перевірити на R? Я би сподівався зробити щось на кшталт: ## From Venables and Ripley (2002) p.165. utils::data(npk, package="MASS") npk.aovE <- aov(yield ~ N*P*K + Error(block), npk) residuals(npk.aovE) qqnorm(residuals(npk.aov)) Що не …

11 r  anova  normality-assumption  repeated-measures 

Залежні змінні в MANOVA не повинні "надто сильно співвідноситися". Але наскільки сильна кореляція занадто сильна? Цікаво було б отримати думку людей з цього приводу. Наприклад, ви б продовжували роботу з MANOVA в наступних ситуаціях? Y1 і Y2 співвідносяться з іr = 0,3r=0,3r=0.3р &lt; 0,005p&lt;0,005p<0.005 Y1 і Y2 співвідносяться з r …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

Якщо ви вирішили проаналізувати конструкцію до контролю після лікування з безперервною залежною змінною за допомогою змішаної ANOVA, існують різні способи кількісного визначення ефекту перебування в групі лікування. Ефект взаємодії є одним з основних варіантів. Взагалі, мені особливо подобаються заходи типу Коена (тобто ). Мені не подобаються міри, пояснені дисперсією, оскільки …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

Вибачте за докладний фон цього питання: Іноді під час дослідження поведінки тварин експериментатора цікавить кількість часу, який випробуваний проводить у різних, заздалегідь визначених зонах, у тестовому апараті. Я часто бачив подібні дані, що аналізуються за допомогою ANOVA; однак я ніколи не був повністю переконаний у справедливості таких аналізів, враховуючи, що …

11 anova 

У мене є чотири конкуруючі моделі, які я використовую для прогнозування бінарної змінної результату (скажімо, статус зайнятості після закінчення навчання, 1 = працевлаштований, 0 = не зайнятий) для n предметів. Природним показником продуктивності моделі є показник враження, який становить відсоток правильних прогнозів для кожної з моделей. Мені здається, що я …

11 anova  chi-squared  generalized-linear-model 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Я намагаюся відтворити кілька тестів на взаємодію між обома lmі lmerповторними заходами (2x2x2). Причиною я хочу порівняти обидва методи в тому, що GLM SPSS для повторних заходів дає такі самі результати, як і lmпідхід, представлений тут, тому наприкінці я хочу порівняти SPSS з R-lmer. Поки що мені вдалося лише відтворити …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

У мене є набір даних із 482 спостережень. data=Populationfull Я збираюся зробити аналіз асоціації генотипів для 3 СНП. Я намагаюся побудувати модель для мого аналізу, і я використовую aov (y ~ x, data = ...). Для однієї ознаки у мене є кілька фіксованих ефектів і коваріатів, які я включив у …

10 r  anova 

Я запускаю об'єднану регресію OLS, використовуючи пакет PLM в Р. Хоча, моє запитання стосується основної статистики, тому спершу я спробую опублікувати її;) Оскільки мої результати регресії дають гетероскедастичні залишки, я б спробував використати стійкі стандартні помилки гетерокедастичності. В результаті coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))я отримую таблицю, що містить оцінки, стандартні помилки, t-значення …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Чому багаторазові заходи ANOVA передбачають сферичність? Під сферичністю я маю на увазі припущення, що дисперсія всіх парних відмінностей між групами повинна бути однаковою. Зокрема, я не розумію, чому це повинно бути припущенням, а не те, що відхилення в оцінюваних групах самі по собі є однаковими.

10 anova  repeated-measures  assumptions  sphericity 

Я аналізую результати експерименту часу реакції в Р. Я провів ANOVA (повторний фактор з 2 рівнями та 1 між суб'єктним фактором з 2 рівнями). Я провів подібну лінійну змішану модель і хотів підвести підсумки lmer у вигляді таблиці ANOVA, використовуючи lmerTest::anova. Не зрозумійте мене неправильно: я не очікував однакових результатів, …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom