«heteroscedasticity» etiketlenmiş sorular

Okuduğum birkaç makaleye, kitaba ve makaleye dayanarak edindiğim izlenim, bir olasılık kümesi dağılımını bir veri kümesine yerleştirmenin önerilen yolunun, maksimum olasılık tahmini (MLE) kullanmak olmasıdır. Bununla birlikte, bir fizikçi olarak, daha sezgisel bir yol, modelin pdf'sini en az kareler kullanarak verilerin ampirik pdf'sine yerleştirmektir. O zaman neden MLE, olasılık dağılım …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

Hetero-esnekliği gerçekten anlamıyorum. Modelimin bu konuya göre uygun olup olmadığını bilmek istiyorum.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Bu wikipedia bağlantısı OLS kalıntılarının hetero-esnekliğini tespit etmek için bir takım teknikleri listeler. Hetero-esneklikten etkilenen bölgelerin tespitinde hangi uygulamalı tekniğin daha verimli olduğunu öğrenmek istiyorum. Örneğin, burada OLS 'Residuals vs Fitted' planındaki orta bölgenin, arsanın yanlarından daha yüksek varyansa sahip olduğu görülmüştür (gerçeklerden tam olarak emin değilim, ancak sorunun uğruna …

16 regression  least-squares  heteroscedasticity 

Şu anda yüksek lisans tezim üzerinde çalışıyorum ve SigmaPlot ile istatistikleri çalıştırmayı planlıyorum. Ancak, verilerimle biraz zaman geçirdikten sonra SigmaPlot benim sorunum için uygun olmayabilir sonucuna geldim (yanılmış olabilir) bu yüzden tam olarak kolaylaştırmadı R, ilk denemeleri başladı. Plan, verilerim üzerinde 3 farklı protein ve 8 farklı tedaviden kaynaklanan basit …

16 r  anova  nonparametric  heteroscedasticity 

Birkaç ay önce SO'daki R'de homoscedasticity testleri hakkında bir soru yayınladım ve Ian Fellows bunu yanıtladı (cevabını çok gevşek bir şekilde açıklayacağım): Homossedastisite testleri, modelinizin uygunluğunu test ederken iyi bir araç değildir. Küçük örneklerde, homoscedasticity'den çıkışları tespit etmek için yeterli gücünüz yoktur, büyük örneklerde ise "bol miktarda güç" vardır, bu …

16 hypothesis-testing  anova  nonparametric  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Ben hata değişkenleri yanı sıra doğrusal model açısından ortalama değerleri tahmin etmeye çalışıyorum heteroscedastic veriler üzerinde bir gerileme yapmaya çalışıyorum . Bunun gibi bir şey: y( x , t )ξ( x , t )y¯( x , t )σ( x , t )= y¯( x , t ) + ξ( x …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Soru: Newey-West (1987) ve Hansen-Hodrick (1980) standart hatalarını kullanmak arasındaki temel farklar ve benzerlikler nelerdir? Hangi durumlarda bunlardan biri diğerine tercih edilmelidir? Notlar: Bu ayarlama prosedürlerinin her birinin nasıl çalıştığını biliyorum; ancak, çevrimiçi olarak veya ders kitabımda bunları karşılaştıracak hiçbir belge bulamadım. Referanslar bekliyoruz! Newey-West, "tümünü yakala" HAC standart hataları …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

SPSS t-Test prosedürü, 2 bağımsız aracı karşılaştırırken 2 analiz, bir varsayı eşit varyanslı ve bir varsayı varyanslı değil olarak karşılaştırır. Eşit varyansların varsayıldığı zaman serbestlik derecesi (df) her zaman tamsayı değerleridir (ve eşit n-2). Eşit varyanslar varsayılmadığında df tamsayı değildir (örn. 11.467) ve hiçbir yerde n-2'ye yakın değildir. Ben bu …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

Bartlett Testinin örneklerinizin eşit varyansa sahip popülasyonlardan olup olmadığını belirlemekle ilgilendiğini anlıyorum. Örnekler eşit varyansa sahip popülasyonlardan geliyorsa, testin sıfır hipotezini reddedemeyiz ve bu nedenle temel bir bileşen analizi uygun değildir. Bu durumla ilgili sorunun (homoskedastik veri kümesine sahip olması) nerede olduğundan emin değilim. Tüm verilerinizin temeldeki dağıtımının aynı olduğu …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

Standart OLS regresyonlarında iki varsayım ihlal edilirse (hataların normal dağılımı, eşcinsellik), önyükleme standart hataları ve güven aralıkları, regresör katsayılarının önemi açısından anlamlı sonuçlara ulaşmak için uygun bir alternatif mi? Önyükleme yapılan standart hatalar ve güven aralıkları ile önem testleri hâlâ hetero-esneklikle çalışır mı? Evetse, bu senaryoda kullanılabilecek geçerli güven aralıkları …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

Bu soruyu dün StackOverflow'da sordum ve bir cevap aldım, ancak biraz acayip göründüğünü ve ona bakmanın daha iyi bir yolu olabileceğini kabul ettik. Soru: Bir vektör için Newey-West (HAC) standart hatalarını hesaplamak istiyorum (bu durumda bir stok vektörü). Fonksiyon NeweyWest()olarak sandwichpaketin yapar, ancak bir alan lm, bir giriş olarak bir …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Ortalamaları eşit büyüklükteki üç grup arasında karşılaştırmak istiyorum (eşit örneklem büyüklüğü küçük, 21). Her grubun araçları normal olarak dağıtılır, ancak varyansları eşit değildir (Levene tarafından test edilir). Bir dönüşüm bu durumda en iyi yol mu? Önce başka bir şey düşünmeli miyim?

13 anova  variance  heteroscedasticity 

Gönderen Ekonometri Fumio Hayashi tarafından, (Chpt 1): Koşulsuz Homoskedasticity: Hata terimlerinin ikinci anı E (second²) gözlemler arasında sabittir Fonksiyonel form E (εᵢ² | xi) gözlemler boyunca sabittir Koşullu Homoskedastisite: E (εᵢ²) hata terimlerinin ikinci momentinin gözlemler boyunca sabit kalması kısıtlaması kaldırıldı Böylece koşullu ikinci moment E (εᵢ² | xi) xᵢ'ye …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling