«heteroscedasticity» etiketlenmiş sorular

Oldukça iyi olan doğrusal bir regresyonum var, sanırım (bir üniversite projesi için, bu yüzden gerçekten doğru olmak zorunda değilim). Mesele şu ki, artıkları tahmin edilen değerlere karşı çizersem, (öğretmenime göre) bir heteroskedastisite ipucu var. Ancak artıkların QQ-Grafiğini çizersem, normal olarak dağıldıkları açıktır. Üstelik artıklar üzerinde Shapiro testi vardır ait -Değer …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

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 

Normalde dağıtılan değişkeninin ölçümlerini aldığım bir denem var ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Bununla birlikte, önceki deneyler, standart sapmanın bağımsız bir değişken afin fonksiyonu olduğu , yaniXσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) ve parametrelerini çoklu değerlerinde örnekleyerek tahmin etmek istiyorum . Ek olarak, deney sınırlamaları nedeniyle, …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

Eşit olmayan varyanslarla (Welch testi) iki örnekli t-testinin bayes muadilini arıyorum. Ayrıca Hotelling'in T istatistiği gibi çok değişkenli bir test arıyorum. Referanslar takdir edildi. Çok değişkenli durum için, ve ; burada (resp ) örnek ortalaması, örnek standart sapması ve nokta sayısı için bir kısayoldur. Bu nokta sayısı tüm veri kümesi …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

ANOVA'nın varyans homojenliği varsayımını ihlal etmediğimi doğrulamak için deneylerimden birindeki veri grupları üzerinde Levene ve Bartlett'in testini yaptım. Sizinle, yanlış bir varsayımda bulunmadığımı kontrol etmek istiyorum, eğer sakıncası yoksa: D Bu testlerin her ikisi tarafından döndürülen p değeri, verilerimin tekrar eşit varyanslar kullanılarak üretilmesi durumunda aynı olma olasılığıdır. Bu nedenle, …

11 anova  heteroscedasticity  levenes-test 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Yönetilen fon getirilerini tahmin etmek için R'de aşağıdaki çoklu doğrusal regresyonu gerçekleştiriyorum. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Burada sadece GRI ve MBA ikili / dikotom tahmincileridir; kalan öngörücüler süreklidir. İkili değişkenler için artık grafikler oluşturmak için bu kodu kullanıyorum. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) plot(rawdata$MBA, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$MBA, …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

R'de plm paketini kullanarak toplanmış bir OLS regresyonu yürütüyorum. Yine de, sorum temel istatistikler hakkında daha fazla, bu yüzden önce buraya göndermeyi deniyorum;) Regresyon sonuçlarım heteroskedastik kalıntılar verdiğinden, heteroskedastisite sağlam standart hatalarını kullanmayı denemek istiyorum. Sonuç olarak coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))her bağımsız değişken için temel olarak "sağlam" regresyon sonuçlarım olan tahminler, …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Bu soruyu sormadan önce sitemizde arama yaptım ve birçok benzer soru buldum ( burada , burada ve burada olduğu gibi ). Ancak ilgili soruların iyi yanıtlanmadığını veya tartışılmadığını hissediyorum, bu yüzden bu soruyu tekrar gündeme getirmek istiyorum. Bu tür soruların daha açık bir şekilde açıklanmasını isteyen çok sayıda izleyici olması …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

Göstermek istediğim bir dizi sol eğik / ağır kuyruklu dağılımım var. (Etiketli üç faktör arasında 42 dağılımları vardır A, Bve Caşağıda). Ayrıca, varyasyon faktör boyunca daralıyor B. Sahip olduğum sorun, dağılımların sonuç ölçeğinde (oran veya katlama değişikliği) farklılaştırılması zor olmasıdır: Verilerin günlüğe kaydedilmesi, sol çarpıklığı aşırı vurgulamaktadır ve kuyruklara daha …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

Aşağıdaki doğrusal model var: Kalıntıların heterosensedastisitesini ele almak için bağımlı değişkene bir log dönüşümü olarak uygulamaya çalıştım fakat artıklar üzerinde aynı fan çıkışı etkisini görüyorum. DV değerleri nispeten küçüktür, bu nedenle günlüğü almadan önce +1 sabit ilavesi bu durumda muhtemelen uygun değildir.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Eğer biri bartlett.testhomossedastisite varsayımını test ediyorsa, parametrik (Varyansların Homojenliği Bartlett Testi ) ve parametrik olmayan (Figner-Killeen Varyansların Homojenliği Testi fligner.test) testleri mevcuttur. Hangi türün kullanılacağını nasıl söyleyebilirim? Bu, örneğin verilerin normalliğine mi bağlı olmalıdır?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

Temel bir istatistik dersi veriyorum ve bugün iki kategori için ki-kare bağımsızlık testini ve homojenlik testini ele alacağım. Bu iki senaryo kavramsal olarak farklıdır, ancak aynı test istatistiği ve dağılımını kullanabilir. Bir homojenlik testinde, kategorilerden biri için marjinal toplamların tasarımın bir parçası olduğu varsayılır - her deney grubu için seçilen …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Sahip olduğum ampirik verilerle eşleşen bir veri kümesini simüle etmeye çalışıyorum, ancak orijinal verilerdeki hataları nasıl tahmin edeceğimden emin değilim. Ampirik veriler heterossedastisite içerir, ancak onu dönüştürmekle değil, ampirik verilerin simülasyonlarını yeniden üretmek için hata terimiyle doğrusal bir model kullanmakla ilgileniyorum. Örneğin, bazı ampirik veri kümem ve bir modelim olduğunu …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Doğrusal regresyonun varsayımlarından biri, hata terimlerinde sürekli bir varyans olması ve modelle ilişkili güven aralıkları ve hipotez testlerinin bu varsayımı temel almasıdır. Hata terimleri sabit bir varyansa sahip değilse tam olarak ne olur?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error