«anova» etiketlenmiş sorular

ANOVA ezpaketini kullanarak lmetekrarlanan önlemlere geçmeye çalışıyorum (umarım ile özel kontrastları kullanabileceğimi umuyorum lme). Bu blog yazısından gelen tavsiyelerin ardından, aynı modeli hem aov( ezistendiğinde olduğu gibi) hem de kullanarak aynı modeli kurmayı başardım lme. Ancak, oysa verilen örnekte söz konusu yayında F -değerleri mükemmel arasına katılıyorum aovve lme(bunu kontrol …

24 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Aşağıdaki gibi R'de ANOVA'yı tekrarlı olarak ölçtüm: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) R'de hangi sözdizimi, bir ANOVA'dan sonra tekrarlanan ölçümlerle post hoc testi yapmak için kullanılabilir? Tukey'nin Bonferroni düzeltmeli testi uygun olur mu? Öyleyse, bu R'de nasıl yapılabilir?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

Ben bakarak edilmiş @conjugateprior tarafından / lm bu bakış llmer R formüller ve aşağıdaki girişi ile karıştı: Şimdi A'nın rastgele olduğunu, ancak B'nin sabit olduğunu ve B'nin A içinde iç içe olduğunu varsayalım. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) Aynı durum için …

23 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Regresyon modelini kullanarak bir zaman serisi verisini (kopyalar olmadan) sığdırmaya çalışıyordum. Veri aşağıdaki gibi görünüyor: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

Bir deneyi tekrarlanan ölçümlerle ANOVA ile analiz ettim. ANOVA, 2 denek-denek faktörü içeren 3'lü (N = 189) 3x2x2x2x3'tür. Hata oranı bağımlı değişkendir. Hata oranlarının dağılımı 3.64 bükülme ve 15.75 kurtosis vardır. Çarpıklık ve kurtosis, hata oranının% 90'ının sonucudur. Normalde dağıtılmayan verileriniz varsa, mümkünse dönüştürmenin sizin yararınıza olduğunu düşündüm, ancak çoğu …

22 anova  normality-assumption 

(GÜNCELLEME: Daha derine daldım ve sonuçları buraya gönderdim ) İsimli istatistiksel testlerin listesi çok büyük. Ortak testlerin pek çok basit doğrusal modeller çıkarımlar güvenmek, örneğin, bir tek numune t-testi sadece bir y = β + ε boş modeli karşı test edildiği y = μ + ε , yani bu β …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

İki grup üzerinde deneyler yaptığımızda (küçük örneklem büyüklüklerinde (genellikle her tedavi grubu için örnek büyüklüğü yaklaşık 7 ~ 8'dir)), farklılığı test etmek için bir t-testi kullanırız. Bununla birlikte, bir ANOVA yaptığımız zaman (açıkça ikiden fazla grup için), Bonferroni (LSD / # ikili karşılaştırmalar) ya da Tukey'nin sıraları boyunca bir şey …

22 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  fishers-lsd 

SPSS, bağımsız grup t-test prosedüründeki varyansların homojenliğini değerlendirmek için Levene testini kullanır. Levene testi neden iki grubun varyans oranının basit bir F oranından daha iyidir?

21 hypothesis-testing  anova  variance  t-test  heteroscedasticity 

Her zaman regresyonun ANOVA'nın daha genel bir formu olduğu ve sonuçların aynı olacağı izlenimindeydim. Ancak son zamanlarda, aynı veriler üzerinde hem regresyon hem de ANOVA kullandım ve sonuçlar önemli ölçüde farklılık gösteriyor. Yani, regresyon modelinde hem ana etkiler hem de etkileşim önemlidir, ANOVA'da ise bir ana etki anlamlı değildir. Bunun …

21 r  regression  anova 

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 

Merhaba etkileşimleri dahil edebilen iki yönlü bir ANOVA (3x4 tasarım) parametrik olmayan eşdeğerini bulmaya çalışıyorum. Zar 1984 "Biyoistatistiksel analiz" deki okumamdan bu Scheirer, Ray ve Hare (1976) 'da ortaya konan bir yöntem kullanılarak mümkündür, ancak çevrimiçi diğer yayınlara göre bu yöntemin artık uygun olmadığı anlaşılmıştır (eğer hiç ) idi. Herkes …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

R öğreniyorum ve varyans analizi ile denemeler yapıyorum. İkisini de çalıştırıyorum kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) ve anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Bu iki test arasında pratik bir fark var mı? Benim anlayışım, ikisinin de popülasyonların aynı anlama sahip olduğu sıfır hipotezini değerlendirdikleri.

20 r  anova  kruskal-wallis 

Her biri iki seviyeli (A1, A2 ve B1, B2) ve bir yanıt değişkeni (y) olan iki faktöre (A ve B) sahip olduğumuzu varsayalım. Tür iki yönlü bir ANOVA yaparken: y~A+B+A*B Üç sıfır hipotezini test ediyoruz: A faktörü anlamında bir fark yoktur B faktörü ortalamaları arasında fark yoktur A ve B …

20 hypothesis-testing  anova 

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 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon