Запитання з тегом «normality-assumption»

Яка різниця між тестом Шапіро-Вілка на нормальність і тестом Колмогорова-Смірнова на нормальність? Коли результати цих двох методів будуть відрізнятися?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

Я думаю, що це захоплююча тема, і я її не повністю розумію. Який закон фізики робить так, що стільки природних явищ мають нормальне поширення? Більш інтуїтивно здавалося б, що вони мали б рівномірний розподіл. Мені так важко це зрозуміти, і я відчуваю, що мені не вистачає інформації. Чи може хтось …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

Я досить новачок у статистиці, і мені потрібна ваша допомога. У мене невеликий зразок: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Я провів тест Шапіро-Вілка за допомогою R: shapiro.test(precisionH4U$H4U) і я отримав такий результат: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Тепер, якщо я припускаю, що рівень значущості …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

Під час встановлення регресійної моделі, що відбувається, якщо припущення виходів не виконані, зокрема: Що станеться, якщо залишки не є гомосептичними? Якщо залишки показують зростаючу чи зменшувальну картину в графіку Залишкові та Пристосовані. Що станеться, якщо залишки нормально не поширюються і не виконають тест Шапіро-Вілка? Тест на нормальність Шапіро-Вілка є дуже …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Я дізнався, що я повинен перевірити нормальність не на вихідних даних, а на їх залишки. Чи слід обчислювати залишки, а потім робити W тест Шапіро – Вілка? Чи обчислюються залишки як: ?Хi- маю на увазіХi-маю на увазіX_i - \text{mean} Будь ласка, дивіться це попереднє питання щодо моїх даних та дизайну.

27 normality-assumption  residuals  assumptions 

У мене розмір вибірки 6. У такому випадку чи є сенс перевіряти нормальність за допомогою тесту Колмогорова-Смірнова? Я використовував SPSS. У мене дуже невеликий розмір вибірки, оскільки потрібен час, щоб отримати кожен. Якщо це не має сенсу, скільки зразків є найменшим числом, яке має сенс тестувати? Примітка. Я робив експеримент, …

26 hypothesis-testing  normality-assumption  kolmogorov-smirnov  power 

Я десь з літератури читав, що тест Шапіро-Вілка вважається найкращим тестом на нормальність, оскільки для заданого рівня значущості, , ймовірність відхилення нульової гіпотези, якщо вона помилкова, вища, ніж у випадку іншої тести на нормальність.αα\alpha Чи можете ви пояснити мені, використовуючи математичні аргументи, якщо це можливо, як саме це працює порівняно …

24 hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption 

Я читав, що t -test є "досить надійним", коли розподіли зразків відходять від нормальності. Звичайно, важливим є розподіл вибірки різниць. У мене є дані для двох груп. Одна з груп сильно перекошена залежною змінною. Розмір вибірки досить малий для обох груп (n = 33 в одній і 45 в іншій). …

24 t-test  assumptions  normality-assumption  robust 

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 

Я взяв вибірковий процес у реальному світі, час пінг-мережі. "Час у зворотній час" вимірюється в мілісекундах. Результати наведені в гістограмі: Часи пінг мають мінімальне значення, але довгий верхній хвіст. Хочу знати, що це статистичний розподіл, і як оцінити його параметри. Незважаючи на те, що розподіл не є нормальним розподілом, я …

22 distributions  sample-size  sample  normality-assumption  distribution-identification 

Я трохи розгублений, що таке припущення про лінійну регресію. Поки я перевірив, чи: всі пояснювальні змінні лінійно співвідносяться зі змінною відповіді. (Так було) серед пояснювальних змінних була якась колінеарність. (мало колінеарності). відстані Кука від точок даних моєї моделі нижче 1 (це так, усі відстані нижче 0,4, тому немає балів впливу). …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

Поки що я використовував статистику Шапіро-Вілка, щоб перевірити припущення щодо нормальності в невеликих зразках. Чи можете ви порадити іншу техніку?

22 hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample 

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