«ancova» etiketlenmiş sorular

Aşağıdaki ortak tasarımı düşünün: 100 katılımcı rastgele bir tedaviye veya kontrol grubuna atanır Bağımlı değişken sayısaldır ve tedavi öncesi ve sonrası ölçülmüştür. Bu tür verileri analiz etmek için üç açık seçenek şunlardır: Karma ANOVA'da grubu zaman etkileşimi etkisine göre test edin IV olarak koşullu bir ANCOVA yapın ve değişken olarak …

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

Hepimiz alışılmadık bir X belirleyicisi ile bir sonuç arasında nedensel bir bağlantı kurmaya çalışan gözlemsel çalışmalara aşinayız, bir çoklu regresyon modelinde akla gelebilecek her potansiyel karıştıcıyı dahil ederek. Böylece tüm kafa karıştırıcıları “kontrol” edersek, argüman gider, çıkar tahmincisinin etkisini izole ederiz. İstatistik derslerimin çeşitli profesörleri tarafından yapılan açık sözlere dayanarak, …

45 multiple-regression  ancova  observational-study 

Bir model için hesaplamamda çeşitli değişkenler var ve hepsi istatistiksel olarak anlamlı değil. Bunları çıkarmamalı mıyım? Bu soru olayı tartışıyor, ancak sorumu cevaplamıyor: Bir değişkenin ANCOVA'daki anlamlı olmayan etkisini nasıl yorumlayabilirim? Bu sorunun cevabında önemli olmayan eş değişkenlerin çıkarılmasını öneren hiçbir şey yok, ancak şu anda içeri girmeleri gerektiğine inanmaya …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?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 -4.1470 …

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 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

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 

Bir makale için deneyler yapıyorum ve ANOVA ve ANCOVA'nın nasıl çalıştığını doğru bir şekilde anlamak için ilginç bir kitap / web sitesi arıyorum. İyi bir matematik geçmişim var, bu yüzden kaba bir açıklamaya gerek yok. ANCOVA yerine ANOVA'nın ne zaman kullanılacağını nasıl belirleyeceğimi de bilmek istiyorum.

20 anova  references  ancova 

Geçenlerde ANCOVA kullanarak 2 kategorik değişken ve bir sürekli değişkeni manipüle eden bir deneyi analiz ettim. Bununla birlikte, bir gözden geçiren, kukla değişkenler olarak kodlanan kategorik değişken ile çoklu regresyonun, hem kategorik hem de sürekli değişkenlerle deneyler için daha uygun bir test olduğunu ileri sürmüştür. ANCOVA'ya karşı kukla değişkenlerle çoklu …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Çok sayıda R veri kümesine, DASL'deki ve başka yerlere gönderilen yayınlara baktım ve deneysel veriler için kovaryans analizini gösteren ilginç veri kümelerinin çok iyi örneklerini bulamıyorum. Stat ders kitaplarında kaydedilmiş veriler içeren çok sayıda "oyuncak" veri kümesi vardır. Aşağıdaki durumlarda bir örnek almak istiyorum: Veriler gerçek, ilginç bir hikaye ile …

19 dataset  ancova  predictor 

Bitki epifitlerinin yoğunluğuna ilişkin verilerin ANCOVA analizini yapmak istiyorum. İlk başta, biri N ve bir S olmak üzere iki eğim arasında bitki yoğunluğunda herhangi bir fark olup olmadığını bilmek isterim, ancak yükseklik, gölgelik açıklığı ve konakçı bitkinin yüksekliği gibi başka verilerim var. Değişkenimin iki eğim (N ve S) olması gerektiğini …

17 r  ancova 

Aşağıdakileri içeren bir deney yapıyorum: DV: Dilim tüketimi (sürekli veya kategorik olabilir) IV: Sağlıklı mesaj, sağlıksız mesaj, mesaj yok (kontrol) (insanların rastgele atandığı 3 grup - kategorik) Bu, dilimin sağlıklılığı hakkında manipüle edilmiş bir mesajdır. Aşağıdaki IV'ler bireysel fark değişkenleri olarak düşünülebilir: Dürtüsellik (bu kategorik olabilir, yani yüksek veya düşük …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Tek bir cevap değişkeni (sürekli / normal olarak dağılmış) ve 4 açıklayıcı değişkeni (3'ü faktör, dördüncüsü bir tamsayı) olan genelleştirilmiş doğrusal bir model yaptım. Kimlik bağlantısı işleviyle Gauss hata dağıtımı kullandım. Şu anda modelin genelleştirilmiş doğrusal modelin varsayımlarını karşıladığını kontrol ediyorum: Y'nin bağımsızlığı doğru bağlantı fonksiyonu Açıklayıcı değişkenlerin doğru ölçüm …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Soru: Bir ortak değişkenin etkisi için ayarlama yaptıktan sonra grup araçları arasındaki farklılıkların post hoc testlerini yapmak için iyi bir yöntem nedir? Prototip örneği: Dört grup, grup başına 30 katılımcı (ör. Dört farklı klinik psikoloji popülasyonu) Bağımlı Değişken sayısaldır (ör. Zeka puanları) Ortak değişken sayısaldır (örneğin, sosyoekonomik durum endeksi) Araştırma …

13 anova  multiple-comparisons  ancova 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Birden fazla grup içeren doğrusal regresyon için (a priori olarak tanımlanan doğal gruplar), aşağıdaki iki soruyu cevaplamak için aynı veri setinde iki farklı model çalıştırmak kabul edilebilir mi? Her grupta sıfır olmayan bir eğim ve sıfır olmayan kesişme var mı ve grup regresyonu içindeki parametreler nelerdir? Grup üyeliğine bakılmaksızın, sıfır …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova