Запитання з тегом «heteroscedasticity»

Враження, яке я склав, грунтуючись на кількох прочитаних нами працях, книгах та статтях, полягає в тому, що рекомендований спосіб встановлення розподілу ймовірностей на набір даних - це використання максимальної оцінки ймовірності (MLE). Однак, як фізик, більш інтуїтивно зрозумілим способом є просто пристосування pdf моделі до емпіричного pdf даних, використовуючи найменші …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

Я не дуже розумію гетеросцедастичність. Мені хотілося б знати, чи підходить моя модель чи ні відповідно до цього сюжету.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Це посилання на вікіпедію перераховує низку методів виявлення гетероскедастичності залишків OLS. Мені хотілося б дізнатися, яка практична методика є більш ефективною для виявлення регіонів, постраждалих від гетеросцедастичності. Наприклад, тут центральний регіон у сюжеті OLS «Залишки проти пристосованого» має більшу дисперсію, ніж сторони сюжету (я не зовсім впевнений у фактах, але …

16 regression  least-squares  heteroscedasticity 

Наразі я працюю над магістерською роботою та планую вести статистику із SigmaPlot. Однак, витративши деякий час на свої дані, я прийшов до висновку, що SigmaPlot може не підходити до моєї проблеми (я можу помилятися), тому я розпочав свої перші спроби в R, що точно не полегшило. За моїми даними було …

16 r  anova  nonparametric  heteroscedasticity 

Кілька місяців тому я опублікував запитання про тести на госседастичність в R на SO, і Ян Флоуз відповів, що (я перефразую його відповідь дуже вільно): Тести на гомосексуальність не є хорошим інструментом для перевірки на придатність вашої моделі. З невеликими зразками у вас не вистачає сили для виявлення відхилень від …

16 hypothesis-testing  anova  nonparametric  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Я намагаюся зробити регресію на гетеросептичних даних, де я намагаюся передбачити відхилення помилок, а також середні значення з точки зору лінійної моделі. Щось на зразок цього: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} y(x,t)y(x,t)y(x,t)xxxttty¯(x,t)y¯(x,t)\bar{y}(x,t)xxxtttξ(x,t)ξ(x,t)\xi(x,t)x,tx,tx,txxxttt y¯y¯\bar{y} σσ\sigmay0,a,b,σ0,cy0,a,b,σ0,cy_0, a, b, \sigma_0, cddd

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Питання: Які основні відмінності та схожість між використанням стандартних помилок Newey-West (1987) та Hansen-Hodrick (1980)? У яких ситуаціях слід віддати перевагу одній із них перед іншою? Примітки: Я знаю, як працює кожна з цих процедур коригування; однак я ще не знайшов жодного документа, який би їх порівнював, ні в Інтернеті, …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

Процедура SPSS t-Test повідомляє про 2 аналізи при порівнянні 2 незалежних засобів, один аналіз із рівними відхиленнями та один із рівними відхиленнями, які не передбачаються. Ступені свободи (df), коли приймаються рівні дисперсії, завжди є цілими значеннями (і рівними n-2). Коефіцієнт df, коли не передбачається рівних дисперсій, не є цілим числом …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

Я розумію, що Тест Бартлетта стосується визначення того, чи є ваші зразки з популяцій з однаковими відмінностями. Якщо вибірки є з популяцій з однаковими дисперсіями, то ми не можемо відкинути нульову гіпотезу тесту, і тому аналіз основних компонентів є недоцільним. Я не впевнений, де криється проблема з цією ситуацією (маючи …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

Якщо в стандартних регресіях OLS два припущення порушені (нормальний розподіл помилок, гомоскедастичність), чи є завантаження стандартних помилок та довірчих інтервалів підходящою альтернативою для досягнення значущих результатів щодо значущості коефіцієнтів регресору? Чи все ще "працюють" тести на значущість із завантаженими стандартними помилками та довірчими інтервалами з гетероскедастичністю? Якщо так, то які …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

Я вчора поставив це питання на StackOverflow і отримав відповідь, але ми погодилися, що це здається трохи хакітським і може бути кращий спосіб його розглянути. Питання: Я хотів би обчислити стандартні помилки Newey-West (HAC) для вектора (у цьому випадку вектор фондової віддачі). Функція NeweyWest()в sandwichпакеті робить це, але приймає lmоб'єкт …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Я хотів би порівняти засоби у трьох групах однакових розмірів (однаковий розмір вибірки невеликий, 21). Засоби кожної групи будуть нормально розподілені, але їх дисперсія не дорівнює (перевірено з допомогою Levene - х). Чи найкраща траса в цій ситуації? Потрібно спочатку розглянути щось інше?

13 anova  variance  heteroscedasticity 

З економетрики , Фуміо Хаяші (гл. 1): Беззастережна гомоскедастичність: Другий момент термінів помилки E (εᵢ²) є постійним у всіх спостереженнях Функціональна форма E (εᵢ² | xi) є постійною в спостереженнях Умовна гомоскедастичність: Знімається обмеження, що другий момент термінів помилки E (εᵢ²) є постійним у всіх спостереженнях Таким чином, умовний другий …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling