Pytania otagowane jako assumptions

Odnosi się do warunków, w których procedura statystyczna daje prawidłowe oszacowania i / lub wnioskowanie. Na przykład wiele technik statystycznych wymaga założenia, że ​​dane są w jakiś sposób losowo próbkowane. Teoretyczne wyniki dotyczące estymatorów zwykle wymagają założeń dotyczących mechanizmu generowania danych.

1
Dlaczego błędy, które nie są normalnie rozpowszechniane, zagrażają ważności naszych oświadczeń o znaczeniu?
Jeśli chodzi o modele OLS, istnieje założenie normalności, a mianowicie, że błędy są normalnie dystrybuowane. Przeglądałem Cross Validated i wygląda na to, że Y i X nie muszą być normalne, aby błędy były normalne. Moje pytanie brzmi: dlaczego w przypadku błędów, które nie są normalnie dystrybuowane, ważność naszych oświadczeń o …
1
Badanie odporności regresji logistycznej na naruszenie liniowości logit
Przeprowadzam regresję logistyczną z wynikiem binarnym (start i start). Moja kombinacja predyktorów to zmienne ciągłe lub dychotomiczne. Stosując podejście Box-Tidwell, jeden z moich ciągłych predyktorów potencjalnie narusza założenie liniowości logit. Ze statystyk dotyczących dobroci dopasowania nie wynika, że ​​dopasowanie jest problematyczne. Następnie ponownie uruchomiłem model regresji, zastępując pierwotną zmienną ciągłą: …
2
Czy dane porządkowe lub przedziałowe są wymagane do testu rang podpisanego Wilcoxona?
Po zapoznaniu się z wieloma źródłami online wydaje się, że nie mogę uzyskać prostej odpowiedzi. Czy ktoś mógłby mi wyjaśnić, czy dane porządkowe są wystarczające do wykorzystania w WSRT, a jeśli nie, to czy test znakowy jest odpowiednią alternatywą? Wreszcie, dotyczy to mojego projektu pracy doktorskiej na uniwersytecie, więc jeśli …
3
Czy dopuszczalne jest ładowanie tylko dwóch (lub mniej) pozycji (zmiennych) przez czynnik w analizie czynnikowej?
Mam zestaw 20 zmiennych, które poddałem analizie czynnikowej w SPSS. Na potrzeby badań muszę opracować 6 czynników. SPSS wykazał, że 8 zmiennych (spośród 20) zostało załadowanych niską wagą lub zostało obciążonych jednakowo przez kilka czynników, więc je usunąłem. Pozostałe 12 zmiennych zostało załadowanych parami 2 w 6 czynnikach, co jest …
1
Leczenie wartości odstających wytwarzanych przez Kurtosis
Zastanawiałem się, czy ktoś może mi pomóc z informacjami na temat Kurtozy (tj. Czy istnieje sposób na przekształcenie danych w celu ich zmniejszenia?) Mam zestaw danych kwestionariusza z dużą liczbą przypadków i zmiennych. W przypadku niektórych moich zmiennych dane pokazują dość wysokie wartości kurtozy (tj. Rozkład leptokurtyczny), co wynika z …
2
Testowanie założenia proporcjonalnych zagrożeń w modelach parametrycznych
Jestem świadomy testowania założenia proporcjonalnych zagrożeń w kontekście modeli PH Coxa, ale nie spotkałem się z niczym związanym z modelami parametrycznymi? Czy istnieje realny sposób przetestowania założenia PH dla niektórych modeli parametrycznych? Wydaje się, że należy podać, że modele parametryczne różnią się tylko nieznacznie od półparametrycznych modeli Coxa? Na przykład, …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
2
Założenia dotyczące najmniejszych kwadratów
Załóżmy następującą zależność liniową: , gdzie jest zmienną zależną, pojedynczą zmienną niezależną, a termin błędu.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Według Stock &amp; Watson (Wprowadzenie do ekonometrii; Rozdział 4 ), trzecim najmniejszym kwadratem jest założenie, że czwarte momenty i są niezerowe i skończone .XiXiX_iuiuiu_i(0&lt;E(X4i)&lt;∞ and 0&lt;E(u4i)&lt;∞)(0&lt;E(Xi4)&lt;∞ and 0&lt;E(ui4)&lt;∞)(0<E(X_i^4)<\infty …
1
Kiedy można napisać „przyjęliśmy rozkład normalny” pomiaru empirycznego?
Jest zakorzenione w nauczaniu dyscyplin stosowanych, takich jak medycyna, że ​​pomiary ilości biomedycznych w populacji są zgodne z normalną „krzywą dzwonową”. Zwraca wyszukiwane przez Google ciąg „założyliśmy rozkład normalny”23,90023,900\small 23,900wyniki! Brzmią jak: „biorąc pod uwagę niewielką liczbę ekstremalnych punktów danych, przyjęliśmy normalny rozkład anomalii temperaturowych” w badaniu dotyczącym zmian klimatu; …
2
W jaki sposób wartości rezydualne odnoszą się do podstawowych zakłóceń?
W metodzie najmniejszych kwadratów chcemy oszacować nieznane parametry w modelu: 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) Gdy to zrobimy (dla niektórych obserwowanych wartości), otrzymamy dopasowaną linię regresji: Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Y_j = \hat{\alpha} + \hat{\beta}x +e_j \enspace (j =1,...n) Teraz oczywiście chcemy sprawdzić niektóre wykresy, aby upewnić się, że …
2
Sprawdzenie założenia proporcjonalności szans zachodzi w regresji logistycznej porządkowej za pomocą funkcji polr
Użyłem funkcji „polr” w pakiecie MASS do uruchomienia porządkowej regresji logistycznej dla porządkowej zmiennej jakościowej z 15 ciągłymi zmiennymi objaśniającymi. Użyłem kodu (pokazanego poniżej), aby sprawdzić, czy mój model spełnia założenia proporcjonalnego prawdopodobieństwa zgodnie z poradami zawartymi w przewodniku UCLA . Jednak trochę martwię się o wynik sugerujący, że nie …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.