«heteroscedasticity» etiketlenmiş sorular

Bazı verilerde R kullanarak ve verilerimin heterossedastik olup olmadığını görmeye çalışırken, Breusch-Pagan testi, bptest (paket lmtest) ve ncvTest (paket araba) olmak üzere iki uygulama buldum . Ancak, bunlar farklı sonuçlar doğurur. İkisi arasındaki fark nedir? Birini veya diğerini ne zaman kullanmayı seçmelisiniz? > model <- lm(y ~ x) > bp …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Olarak , bu kağıt , ( Varyans Bileşenleri Bayes Çıkarım tezat teşkil hata sadece kullanarak , yazar istemlerde Harville, 1974) "iyi bilinen" ilişki ", doğrusal bir regresyon için burada (y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta)y=Xβ+ϵ,y=Xβ+ϵ,y=X\beta+\epsilon,ϵ∼N(0,H).ϵ∼N(0,H).\epsilon\sim\mathcal{N}(0, H). Bu nasıl biliniyor? Bunu kanıtlamanın en basit yolu nedir?

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

OLS'nin doğrusal regresyon ortamında heteroseladastisite altında tarafsız fakat etkili olmadığını biliyorum. Wikipedia'da http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error MMSE tahmincisi asimptotik olarak tarafsızdır ve dağıtımda normal dağılıma yakınsar: , burada I (x) x'in Fisher bilgisidir. Bu nedenle, MMSE tahmincisi asimptotik olarak etkilidir.n--√(x^- x )→dN-( 0 ,ben- 1( x ) )n(x^−x)→dN(0,I−1(x))\sqrt{n}(\hat{x} - x) \xrightarrow{d} \mathcal{N}\left(0 , …

9 least-squares  heteroscedasticity  efficiency 

Aşağıdaki deneysel tasarımdan verilerim var: gözlemlerim, her biri bireylerden oluşan iki grup için , tedavilerden, her bir faktör kombinasyonunda replikatların bulunduğu K, karşılık gelen sayıda denemeden ( N) başarıların sayısı ( ) sayımıdır. . Burada T *, R * * Bu yüzden, tamamen bir 2 var K 'nin ve mukabil …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

En küçük kareler yönteminde, modeldeki bilinmeyen parametreleri tahmin etmek istiyoruz: Yj= α + βxj+εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Bunu yaptıktan sonra (bazı gözlemlenen değerler için), uygun regresyon hattını elde ederiz: Yj=α^+β^x +ej( J = 1 , . . …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

Aşağıdaki gibi bir örnek veri kümesi var: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) Şekilde, …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Süreklilik ve durağanlık kavramlarını ayırt etmekte zorlanıyorum. Onları anladığım gibi, heteroscedastisite alt popülasyonlardaki değişkenliklerdir ve durağanlık zaman içinde değişen bir ortalama / varyanstır. Eğer bu doğru (basit de olsa) bir anlayışsa, durağanlık, zaman içinde belirli bir hetero-esneklik vakası mıdır?

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition 

Ben, bağımsız değişken vektörleri gözlemlemek varsayalım ve ve bağımlı değişken . Formun bir modelini sığdırmak istiyorum: burada pozitif değerli iki farklılaştırılabilir bir işlevdir, bilinmeyen bir ölçeklendirme parametresidir ve sıfır ortalama, birim varyanslı Gauss rastgele değişkenidir ( ve ). Bu aslında Koenker'in heteroskedastisite testinin kurulumudur (en azından anladığım kadarıyla).x⃗ x→\vec{x}z⃗ z→\vec{z}yyyy=x⃗ …

9 regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares 

Likert ölçeklerinin kullanıldığı bir dizi ölçümde korelasyon yapmak istiyorum. Dağılım grafiklerine bakıldığında, doğrusallık ve homoscedastisite varsayımlarının ihlal edilmiş olduğu anlaşılmaktadır. Sıra seviye düzeyine yaklaşan sıra seviyeli derecelendirme hakkında bazı tartışmalar olduğu göz önüne alındığında, onu güvenli oynamalı ve Pearson'un r yerine Spearman Rho'yu kullanmalı mıyım? Spearman'ın Rho'yla gidersem alıntı yapabileceğim …

9 correlation  scales  heteroscedasticity  likert 

Gelen Rkullanıyorum varyans için bir Breusch-pagan testi gerçekleştirebilir ncvTestişlevini carpaketi. Breusch-Pagan testi bir tür ki kare testidir. Bu sonuçları nasıl yorumlarım: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) > ncvTest(lm(x1 ~ x2)) Non-constant Variance Score Test Variance formula: ~ fitted.values Chisquare …

9 interpretation  heteroscedasticity