Dairesel verilerle varyans eşitliği nasıl test edilir


21

8 farklı örneklemde (her biri farklı bir popülasyondan) değişkenlik miktarını karşılaştırmakla ilgileniyorum. Bunun oran verisi ile çeşitli yöntemlerle yapılabileceğinin farkındayım: F-testi varyans eşitliği, Levene testi, vb.

Bununla birlikte, verilerim dairesel / yöne (yani rüzgar yönü ve genel olarak açısal veriler veya günün saati gibi periyodiklik gösteren veriler). Bazı araştırmalar yaptım ve "CircStats" paketinde R - "Watson'un homojenlik testi" nde bir test yaptım. Bir eksiklik, bu testin sadece iki numuneyi karşılaştırmasıdır, yani 8 numunemde birden fazla karşılaştırma yapmak zorunda kalacağım (ve ardından Bonferonni düzeltmesini kullanacağım).

İşte benim sorularım:

1) Kullanabileceğim daha iyi bir test var mı?
2) Olmazsa, Watson'ın testindeki varsayımlar nelerdir? Parametrik mi parametrik değil mi?
3) Bu testi yapabileceğim algoritma nedir? Verilerim Matlab'da ve testimi gerçekleştirmek için R'ye aktarmak zorunda kalmamayı tercih ederim. Sadece kendi fonksiyonumu yazmayı tercih ederim.


"Verilerim dairesel / yönlü" derken ne demek istiyorsunuz?
Joel W.

1
Makalenin iyi bir giriş olduğunu düşünüyorum: jstatsoft.org/v31/i10/paper
Alex Williams

Verilerinizin daha fazla açıklamasını yapabileceğimizi düşünüyorum. Örnek başına bir gözlem var mı, yoksa örnek bir grup gözlem anlamına mı geliyor? Ne ölçülüyor ve boyutsallığı nedir, örneğin sadece bir şeyin girdiği açı / yön mü, yoksa aynı zamanda bir büyüklük var mı? "8 farklı örnekteki değişkenlik" derken ne demek istiyorsun? - Belki de aslında "aralarındaki değişkenlik" anlamına geldiğinden şüpheleniyorum, ancak hala açıklığa kavuşturulması gereken herhangi bir durumda.
Peter Ellis

Watson'ın testi dağıtımsızdır; daireye yapılan Cramer-Von Mises testinin karşılığı. İstatistiği uygulamak oldukça basittir.
Glen_b -Reinstate Monica

1
Bunu bir konumu ve ölçek parametresi olan bir dağılımla modelleyebiliyorsanız (von Mises?), Ölçeklerin tek bir modelde gruplar arasında sabit olduğu halde, her ikisinin de yerlerinin değişmesine izin verilen iki modele uyabilir, ve diğerinde değişebilir; ve sonra ikisi arasındaki olabilirlik oranı testine gir.
StasK

Yanıtlar:


2

1) Watson-Williams testi burada uygundur.

2) Parametriktir ve Von-Mises dağılımını varsayar. İkinci varsayım, her grubun ortak bir konsantrasyon parametresine sahip olduğudur. Testin bu varsayımın ihlal edilmesinin ne kadar sağlam olduğunu hatırlamıyorum.

3) Watson testinin uygulanmasını, Matlab için yazılmış ve dosya borsasında mevcut olan dairesel bir istatistik araç kutusunda kullanıyorum (aşağıdaki linke bakınız). Denemedim ama Watson testinin (circ_wwtest.m) birden fazla grup için kurulduğunu düşünüyorum.

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10676-circular-statistics-toolbox--directional-statistics-


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.