Запитання з тегом «heteroscedasticity»

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Що означає наявність «постійної дисперсії» у терміні помилки? Як я бачу, у нас є дані з однією залежною змінною та однією незалежною змінною. Постійна дисперсія є одним із припущень лінійної регресії. Мені цікаво, що означає гомоскедастичність. Оскільки навіть якщо у мене 500 рядків, я мав би значення однієї дисперсії, яке, …

53 regression  heteroscedasticity 

Схоже, коли виконується припущення про однорідність дисперсії, що результати тестування, регульованого Велчем, t-тесту та стандартного t-тесту приблизно однакові. Чому б просто не завжди використовувати регульований Welch t?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

У мене є дані з 3 груп біомаси водоростей ( AAA , , ), які містять неоднакові розміри вибірки ( , , ), і я хотів би порівняти, якщо ці групи з однієї популяції.BBBn A = 15 n B = 13 n C = 12CCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 Одностороння ANOVA, безумовно, була б …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

Я часто бачу як написання "гетероскедастичний" і "гетероскедастичний", так само і "гомоскедастичний" і "гомоскедастичний". Здається, немає різниці в значенні між варіантами "с" і "k", просто орфографічна різниця, пов'язана з грецькою етимологією слова. Які джерела двох чітко написаних? Чи є одне використання більш поширеним, ніж інше, і чи відображає вони різницю …

32 terminology  heteroscedasticity  etymology 

Як приклад, розглянемо ChickWeightнабір даних у Р. Дисперсія очевидно зростає з часом, тому якщо я використовую просту лінійну регресію, наприклад: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Мої запитання: Які аспекти моделі будуть сумнівними? Чи обмежуються проблеми екстраполяцією поза Timeдіапазоном? Наскільки толерантною є лінійна регресія до порушення цього припущення (тобто, якою …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Я трохи загубився в процесі регресії WLS. Мені було надано набір даних, і моє завдання - перевірити, чи є гетеросцедіальність, і якщо так, я повинен запустити регресію WLS. Я провів тест і виявив докази на гетероскопічність, тому мені потрібно запустити WLS. Мені сказали, що WLS - це в основному регресія …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

Я хотів би помістити лінійну модель (lm), де дисперсія залишків явно залежить від пояснювальної змінної. Я знаю, як це зробити, використовуючи glm з сімейством Gamma для моделювання дисперсії, а потім вводять його обернення у вагах у функції lm (приклад: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) Мені було цікаво: Це єдиний прийом? Які ще …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

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 

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 

Вікіпедія та віньєтка із сендвіч-пакету R надають хорошу інформацію про припущення, що підтримують стандартні помилки коефіцієнта OLS та математичну основу сендвіч-оцінювачів. Мені все ще не зрозуміло, як вирішується проблема гетероседастичності залишків, мабуть, тому, що я не розумію в першу чергу стандартну оцінку дисперсії коефіцієнтів OLS. Яка інтуїція стоїть за сендвіч-оцінкою?

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Чи існує (сильніша?) Альтернатива трансформації кореня квадратного дугу для даних про відсотки / пропорції? У наборі даних, над яким я працюю на даний момент, позначена гетеросцедастичність залишається після того, як я застосую цю трансформацію, тобто графік залишків та встановлених значень все ще є дуже ромбоїдним. Відредаговано для відповіді на коментарі: …

20 data-transformation  generalized-linear-model  heteroscedasticity 

Ангріст і Пішке запропонували сказати, що про надійні (тобто стійкі до гетеросклестичності або неоднакові відмінності) стандартні помилки повідомляються як звичайно, а не для перевірки на них. Два питання: Що впливає на стандартні помилки при цьому, коли є гомоскедастичність? Хтось насправді це робить у своїй роботі?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Це не суто статистичне запитання - я можу прочитати всі підручники про припущення ANOVA - я намагаюся з’ясувати, як фактичні робочі аналітики обробляють дані, які не зовсім відповідають припущенням. Я пережив багато питань на цьому сайті, шукаючи відповіді, і я постійно знаходжу повідомлення про те, коли не використовувати ANOVA (в …

19 anova  heteroscedasticity  assumptions 

У мене є графік залишкових значень лінійної моделі у функціонуванні встановлених значень, де гетероскедастичність дуже чітка. Однак я не впевнений, як мені діяти зараз, тому що, наскільки я розумію, ця гетероскедастичність робить мою лінійну модель недійсною. (Це так?) Використовуйте надійну лінійну підгонку, використовуючи rlm()функцію MASSупаковки, оскільки це, мабуть, надійно для …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm