Modelin uyumunu dönüştürülmüş ve dönüştürülmemiş yanıtla karşılaştırın

Üç farklı grup arasında orantı veren verileri karşılaştırmak istiyorum, örneğin:

 ID Group Prop.Nitrogen
 1    A     0.89
 2    A     0.85
 3    B     0.92
 4    B     0.97

Wharton ve Hui'nin ardından (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Bu verilerin dönüştürülmüş bir logit kullanımı ile daha iyi ilgilenip ilgilenmeyeceğini anladım.

Dönüştürülmüş ve dönüştürülmemiş verilerdeki doğrusal modeller için teşhis çizimlerine baktığımda, belirgin bir sorun olmadan çok benzer görünüyorlar ve tahmini parametrelerde sadece küçük farklılıklar var. Bununla birlikte, modelin verilerin dönüştürülmüş ve dönüştürülmemiş sürümlerine ne kadar iyi uyduğuna dair bir şey söylemek istiyorum - AIC değerlerini doğrudan karşılaştıramayacağımı biliyorum. Bir düzeltme var mı ve bunu incelemek için yapabilir miyim? Yoksa farklı bir yaklaşım mı izlemeliyim?

data-transformation aic fitting

— david w
kaynak

boxcox()Logit dönüşümleriyle başa çıkıp çıkamayacağından emin olmasam da, bir Box-Cox dönüşümü ( MASS kütüphanesinde) denemek isteyebilirsiniz .

— Marius

@Marius: Açıklığa kavuşturmak boxcox()için ham veriler mi yoksa dönüştürülmüş veriler mi öneriyorsunuz ?

— Michelle

Verileri ve uygun değerleri konuyla ilgili ölçeğe dönüştürmek (böylece birleştirilmiş bir ölçeğiniz olacaktır) ve daha sonra sahip olduğunuz tüm rakip modeller için AIC'yi hesaplamaya ne dersiniz? Başlangıçta farklı bir ölçeğe uyan modeller için AIC değerlerini manuel olarak hesaplamanız gerekir, ancak bunun bir sorun olabileceğini düşünmüyorum.

— Richard Hardy

Dönüştürülmüş verilerle ilgili deneyimim, dönüşümün yanı sıra homossedastisite ve / veya normallikten sonra korelasyonun iyileştiğini, ancak bunların herhangi bir tek dönüşüm için mutlaka optimal olmadığı anlamına gelir. Basit bir cevap, iki model ve ilgili veri setleri arasındaki korelasyon katsayılarını hesaplamak olabilir. Hatta korelasyon korelasyon katsayıları arasındaki farkın önemini bile test edebiliriz. Kalıntıların eşcinselliklilik ve yoğunluk fonksiyon tipi testleri de bunları değerlendirmek için bir araç sunabilir.

— Carl
kaynak