Запитання з тегом «heteroscedasticity»

Я маю лінійну регресію, що досить добре, я думаю (це для університетського проекту, тому я не повинен бути дуже точним). Справа в тому, що якщо я побудую залишки проти передбачуваних значень, є (на думку мого вчителя) натяк на гетероскдастичність. Але якщо я побудую QQ-графік залишків, зрозуміло, що вони зазвичай розподіляються. …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

На даний момент я намагаюся порушити порушення припущень ANOVA. Я використовував Шапіро-Вілка для перевірки нормальності, і я посперечався як з тестом Левене, так і з тестом Бартлетта на рівність дисперсії. З тих пір журнал перетворював свої дані, щоб спробувати виправити нерівні відхилення. Я повторно перевірив тест Бартлетта на даних, що …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

У мене є експеримент, в якому я здійснюю вимірювання нормально розподіленої змінної ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Однак попередні експерименти дали деякі докази того, що стандартне відхиленняσσ\sigma є афінною функцією незалежної змінної XXX , тобто σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) Я хотів би оцінити параметри і …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

Я шукаю байєсівського аналога двопробного t-тесту з неоднаковими відхиленнями (тест Вельча). Я також шукаю багатоваріантний тест, на зразок статистики Хотелінга. Довідки оцінені. Для мультиваріантного випадку припустимо, що маємо і ( z 1 , ⋯ , z N ) , де y i (resp z i ) - це ярлик для …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

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 

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 виконую декілька лінійних регресій нижче в R, щоб передбачити прибуток на керований фонд. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Тут лише GRI та MBA є двійковими / дихотомічними предикторами; решта предикторів безперервні. Я використовую цей код для створення залишкових графіків для бінарних змінних. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

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 

Перш ніж задавати це питання, я здійснив пошук на нашому сайті і знайшов багато подібних питань (наприклад, тут , тут і тут ). Але я вважаю, що на ці пов’язані питання недостатньо відповіли чи обговорили, тому я хотів би знову поставити це питання. Я вважаю, що має бути велика кількість …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

У мене є серія дистрибуцій з лівим косим / важким хвостом, які я хотів би показати. Є 42 розподілу через три фактори (позначено як A, Bі Cнижче). Також варіація зменшується в залежності від фактору B. Проблема в мені полягає в тому, що розподіли важко розрізнити за шкалою результату (коефіцієнт чи …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

У мене є така лінійна модель: Щоб вирішити гетероседастичність залишків, я спробував застосувати перетворення журналу на залежну змінну як але я все ще бачу такий же ефект від вентилятора на залишки. Значення DV порівняно невеликі, тому постійне додавання +1 до взяття журналу, мабуть, не підходить у цьому випадку.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Якщо випробовуєте припущення про гомоскедастичність, параметричні (тест Бартлетта на однорідність варіантів bartlett.test) та непараметричні (тест Фігнера-Кіллена на однорідність варіантів fligner.test) доступні. Як сказати, який вид використовувати? Чи повинно це залежати, наприклад, від нормальності даних?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

Я викладаю базовий курс статистики, і сьогодні я висвітлю тест незалежності для двох категорій та тест на однорідність. Ці два сценарії концептуально відрізняються, але можуть використовувати однакову тестову статистику та розподіл. При тесті на однорідність граничні підсумки для однієї з категорій вважаються частиною самої конструкції - вони представляють кількість досліджуваних, …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Я намагаюся моделювати набір даних, який відповідає емпіричним даним, які я маю, але не знаю, як оцінити помилки в початкових даних. Емпіричні дані включають гетероскедастичність, але мене не цікавить їх перетворення, а скоріше використання лінійної моделі з помилковим терміном для відтворення моделювання емпіричних даних. Наприклад, скажімо, у мене є емпіричний …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Одне з припущень лінійної регресії полягає в тому, що має існувати постійна дисперсія в термінах помилки і що довірчі інтервали та тести гіпотез, пов'язані з моделлю, покладаються на це припущення. Що саме відбувається, коли умови помилки не мають постійної дисперсії?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error