«anova» etiketlenmiş sorular

Aşağıdaki durumu varsayalım: küçük grup büyüklüğünde (örn. n = 3) çok sayıda (örn. 20) var. Tekdüze dağılımdan değerler üretirsem, hata dağılımı tekdüze olsa bile artıkların yaklaşık normal görüneceğini fark ettim. Aşağıdaki R kodu bu davranışı gösterir: n.group = 200 n.per.group = 3 x <- runif(n.group * n.per.group) gr <- as.factor(rep(1:n.group, …

12 anova  normal-distribution  small-sample 

Kutner ve ark. ANOVA modellerinin normallik varsayımından ayrılma ile ilgili olarak şunları ifade eder: Hata dağılımının basıklığı (normal bir dağılımdan daha fazla veya daha az zirve) çıkarımlar üzerindeki etkiler açısından dağılımın çarpıklığından daha önemlidir . Bu ifadeden biraz şaşkınım ve kitapta veya çevrimiçi olarak ilgili herhangi bir bilgi bulmayı başaramadım. …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Aşağıdakiler aovve lmçağrılardaki p-değerleri arasındaki farkları ne açıklar ? Fark sadece farklı türde kareler toplamı hesaplamalarından mı kaynaklanıyor? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Acaba lineer regresyonda t-testi ile ANOVA arasındaki farklar nelerdir? Eğim ve kesişimden herhangi birinin ortalama sıfır olup olmadığını test etmek için bir t testi, ANOVA ise tüm eğimlerin ortalama sıfır olup olmadığını test etmek için mi? Aralarındaki tek fark bu mu? Basit doğrusal regresyonda, yani sadece bir tahmin değişkeni olduğunda, …

12 regression  anova  t-test 

Bu veri kümesinde bazı belirli zıtlıklar ardından R tekrarlanan önlemler Anova çalıştırmak için çalışıyorum. Bence doğru yaklaşım Anova()araç paketinden kullanmak olacaktır . Verilerimi verileri ?Anovakullanarak alınan örnekle OBrienKaiseraçıklayalım (Not: Örnekte cinsiyet faktörünü göz ardı ettim): Denekler faktörü, tedavi (3 seviye: kontrol, A, B) ve tekrarlanan 2 arasında bir tasarıma sahibiz …

12 r  anova  repeated-measures  contrasts  sums-of-squares 

R'deki Xve Margümanlarıyla kullanım için uygun model karşılaştırmaları kullanarak Split-Plot ANOVA'daki efektleri nasıl test edebilirim anova.mlm()? Bildiğim kadar ?anova.mlmve Dalgaard (2007) [1]. Ne yazık ki sadece Split-Plot Tasarımları fırçalar. Bunu iki denek faktörü ile tamamen rastgele bir tasarımda yapmak: N <- 20 # 20 subjects total P <- 3 # …

12 r  anova  multivariate-analysis  repeated-measures  split-plot 

Şimdiye kadar ANOVA'nın iki şekilde kullanıldığını gördüm: İlk olarak , giriş istatistik metnimde, ANOVA, araçlardan birinin istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için, üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için, ikili karşılaştırmaya göre bir iyileştirme olarak tanıtıldı. İkincisi , istatistiksel öğrenme metnimde, Model 2'nin öngörücülerinin bir alt …

12 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

Aynı Y ve üç seviyeli X'te iki regresyonum var. Genel olarak n = 15, her grupta veya X seviyesinde n = 5'tir. İlk regresyon X'i kategorik olarak ele alır, seviye değişkenlerini seviye 2 ve 3'e seviye olarak atar. biri referanstır. Göstergeler / mankenler şöyle: X1 = 1 seviye = 2, …

11 regression  anova 

Bu kutu ve bıyık planına baktığımızı varsayalım: Perşembe ve Cuma günleri arasında, çoğu zaman uyuduğunda önemli bir fark olduğu görüşünde. Peki bu istatistiksel olarak geçerli bir varsayım mı? İç çeyrek aralıklarının hiçbirinin Perşembe ve Cuma günleri arasında çakışmamasından dolayı önemli farklılıkları fark edebilir miyiz? Perşembe ve Cuma günlerinin üst ve …

11 anova  data-visualization  boxplot 

Maaş dağılımım var ve erkekler ve kadınlar için ortalamalar arasındaki farkı karşılaştırmak istiyorum. İki yöntemi karşılaştırmak için öğrenci T testi olduğunu biliyorum ama ANOVA'yı önerdikten sonra ANOVA'nın ikiden fazla yolu karşılaştırmak için olduğunu söyleyen bazı eleştiriler aldım. , (Varsa) 'dir yanlış sadece 2 vasıtanın karşılaştırılması için kullanarak?

11 hypothesis-testing  anova  t-test 

Şu anda ANOVA varsayımlarına yönelik ihlalleri ele almaya çalışıyorum. Normalliği test etmek için Shapiro-Wilk'ı kullandım ve hem Levene'nin hem de Bartlett'in varyans eşitliği testiyle uğraştım. O zamandan beri log eşit olmayan sapmaları denemek ve düzeltmek için verilerimi dönüştürdü. Bartlett'in log dönüştürülmüş veriler üzerindeki testini yeniden düzenledim ve yine de önemli …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

Arka fon Farklı gruplar arasındaki (kategorik bir değişken tarafından verilen) bazı sürekli değişkenlerdeki farklılıkları analiz etmek için, tek yönlü bir ANOVA gerçekleştirilebilir. Birkaç açıklayıcı (kategorik) değişken varsa, bir faktöriyel ANOVA gerçekleştirilebilir. Eğer bir grup çeşitli sürekli değişkenlerdeki (yani, birkaç cevap değişkeni) gruplar arasındaki farklılıkları analiz etmek istiyorsa, çok değişkenli bir …

11 hypothesis-testing  anova  manova 

Sorum, hangi modelin iki yönlü tekrarlanan ANOVA ölçümlerine karşılık geldiğini gösteren bu yanıta dayanmaktadır lme4::lmer: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), d[d$c == "1",])) # …

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

Normal olarak dağılmış bir numunenin ortalamasının bir sabite eşit olup olmadığını test etmek için t-testinin, örnek ortalamasının standart sapmasının, balıkçının numune ortalamasındaki normal dağılım bilgisi ile hesaplanmasıyla Wald testi olduğu söylenir. Ancak t testindeki test istatistiği bir öğrenci t dağılımına sahipken, Wald testindeki test statüsü asemptotik olarak ki-kare dağılımına sahiptir. …

11 hypothesis-testing  anova