Pytania otagowane jako heteroscedasticity

Niestała wariancja wzdłuż pewnego kontinuum w losowym procesie.

2
Heteroskedastyczność i normalność reszt
Mam regresję liniową, która, jak sądzę, jest całkiem dobra (dotyczy projektu uniwersyteckiego, więc tak naprawdę nie muszę być bardzo dokładna). Chodzi o to, że jeśli wykreślę wartości rezydualne w stosunku do wartości przewidywanych, to (według mojego nauczyciela) jest wskazówka heteroskedastyczności. Ale jeśli wykreślę wykres QQ reszt, jasne jest, że są …
2
Test Bartletta vs test Levene'a
Obecnie próbuję zaradzić naruszeniom założeń ANOVA. Użyłem Shapiro-Wilka, aby przetestować normalność, i bawiłem się zarówno testem Levene'a, jak i testem równości wariancji Bartletta. Od tego czasu log przekształciłem moje dane, aby spróbować naprawić nierówne wariancje. Zmieniłem test Bartletta na dane przekształcone w dzienniku i nadal otrzymałem znaczną wartość p, a …
2
Oszacuj szybkość, z jaką odchylenie standardowe skaluje się z niezależną zmienną
Mam eksperyment, w którym wykonuję pomiary normalnie rozłożonej zmiennej YYY , Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Jednak poprzednie eksperymenty dostarczyły pewnych dowodów, że odchylenie standardowe σσ\sigma jest funkcją afiniczną zmiennej niezależnej XXX , tj 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) Ja jak oszacowanie parametrów i B przez próbkowanie …
2
Czym jest bayesowski odpowiednik dwupróbkowego testu t z nierównymi wariancjami?
Szukam bayesowskiego odpowiednika dwupróbkowego testu t z nierównymi wariancjami (test Welcha). Szukam również testu na wielu odmianach, takiego jak statystyka T Hotellinga. Docenione referencje. W przypadku wielowymiarowym załóżmy, że mamy i , gdzie (odpowiednio ) jest skrótem do średniej próbki, odchylenia standardowego próbki i liczby punktów. Możemy założyć, że liczba …
3
Interpretacja wartości p wytworzonych przez test Levene'a lub Bartletta dla jednorodności wariancji
Przeprowadziłem test Levene'a i Bartletta na grupach danych z jednego z moich eksperymentów, aby potwierdzić, że nie naruszam założenia ANOVA o jednorodności wariancji. Chciałbym sprawdzić z wami, że nie robię żadnych niewłaściwych założeń, jeśli nie macie nic przeciwko: D Wartość p zwrócona przez oba te testy to prawdopodobieństwo, że moje …
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
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 
2
Jak przeprowadzić analizę resztkową dla binarnych / dychotomicznych niezależnych predyktorów w regresji liniowej?
Przeprowadzam wielokrotną regresję liniową poniżej w R, aby przewidzieć zwrot z zarządzanego funduszu. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Tutaj tylko GRI i MBA są predyktorami binarnymi / dychotomicznymi; pozostałe predyktory są ciągłe. Używam tego kodu do generowania wykresów resztkowych dla zmiennych binarnych. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) …
2
Jak uzyskać tabelę ANOVA z niezawodnymi standardowymi błędami?
Korzystam z regresji puli OLS przy użyciu pakietu plm w R. Chociaż moje pytanie dotyczy bardziej podstawowych statystyk, więc najpierw postaram się je tutaj zamieścić;) Ponieważ moje wyniki regresji dają reszty heteroskedastyczne, chciałbym spróbować użyć solidnych standardowych błędów heteroskedastycznych. W rezultacie coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))otrzymuję tabelę zawierającą oszacowania, błędy standardowe, wartości …
1
Wizualizacja wielu rozkładów pochylonych w lewo
Mam serię rozkładów skośnych / grubych ogonów, które chciałbym pokazać. Istnieje 42 dystrybucje na trzech czynników (oznaczony jako A, Ba Cponiżej). Różnica maleje również w zależności od czynnika B. Problemem jest to, że rozkłady trudno jest rozróżnić w skali wyniku (stosunek lub zmiana krotności): Wydaje się, że rejestrowanie danych nadmiernie …
3
Model liniowy Heteroscedastyczność
Mam następujący model liniowy: Aby rozwiązać problem heteroscedastyczności resztek, próbowałem zastosować transformację logu do zmiennej zależnej jako ale nadal widzę ten sam efekt rozłożenia na resztki. Wartości DV są stosunkowo małe, więc stałe dodanie +1 przed pobraniem dziennika prawdopodobnie nie jest w tym przypadku właściwe.log( Y+ 1 )log⁡(Y+1)\log(Y + 1) …
2
Test niezależności a test jednorodności
Uczę podstawowego kursu statystycznego i dziś obejmę test niezależności chi-kwadrat dla dwóch kategorii oraz test jednorodności. Te dwa scenariusze są koncepcyjnie różne, ale mogą wykorzystywać tę samą statystykę testową i rozkład. W teście jednorodności zakłada się, że krańcowe wartości dla jednej z kategorii są częścią samego projektu - reprezentują liczbę …
2
Symuluj regresję liniową z heteroscedastycznością
Próbuję symulować zestaw danych, który pasuje do posiadanych danych empirycznych, ale nie jestem pewien, jak oszacować błędy w oryginalnych danych. Dane empiryczne obejmują heteroscedastyczność, ale nie jestem zainteresowany jej przekształceniem, ale raczej stosuję model liniowy ze składnikiem błędu do odtworzenia symulacji danych empirycznych. Załóżmy na przykład, że mam jakiś empiryczny …
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.