Pytania otagowane jako heteroscedasticity

Niestała wariancja wzdłuż pewnego kontinuum w losowym procesie.

3
Co to jest kompromis wariancji odchylenia dla współczynników regresji i jak je uzyskać?
W tym artykule ( Bayesian Inference for Variance Components using Only Error Contrasts , Harville, 1974), autor twierdzi ( 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) być „znaną relacją” dla regresji liniowej y= Xβ+ ϵ ,y=Xβ+ϵ,y=X\beta+\epsilon, gdzie ε ~ N( …
2
Jest asymptotycznie skuteczny w warunkach heteroscedastyczności
Wiem, że OLS jest bezstronny, ale nieskuteczny przy heteroscedastyczności w ustawieniu regresji liniowej. W Wikipedii http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error Estymator MMSE jest asymptotycznie obiektywny i zbiega się w rozkładzie do rozkładu normalnego: , gdzie I (x) to informacja Fishera dla x. Zatem estymator MMSE jest asymptotycznie wydajny.n−−√(x^−x)→dN(0,I−1(x))n(x^−x)→dN(0,I−1(x))\sqrt{n}(\hat{x} - x) \xrightarrow{d} \mathcal{N}\left(0 , I^{-1}(x)\right) …
1
Dopasowanie heteroscedastycznego uogólnionego modelu liniowego do odpowiedzi dwumianowych
Mam dane z następującego schematu eksperymentalnego: moje obserwacje są liczbami sukcesów ( K) z odpowiedniej liczby prób ( N), zmierzonymi dla dwóch grup, z których każda składa się z Iosobników, z Tzabiegów, w których w każdej takiej kombinacji czynników występują Rpowtórzenia . Stąd też zupełnie mam 2 * I * …
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 …
3
Koncepcyjne rozróżnienie między heteroscedastycznością a niestacjonarnością
Mam problem z rozróżnieniem pojęć skrzeczności i stacjonarności. Jak rozumiem, heteroscedastyczność różni się zmiennością w subpopulacjach, a niestacjonarność jest zmieniającą się średnią / wariancją w czasie. Jeśli jest to prawidłowe (choć uproszczone) zrozumienie, czy niestacjonarność jest po prostu konkretnym przypadkiem heteroscedastyczności w czasie?
1
Wnioskowanie w modelu liniowym z warunkową heteroskedastycznością
Załóżmy, że obserwuję wektory zmiennych niezależnych i i zmienną zależną . Chciałbym dopasować model o postaci: gdzie jest jakąś podwójnie różniczkowalną funkcją o dodatniej wartości, jest nieznanym parametrem skalowania, a jest średnią losową zmienną Gaussa o wariancji jednostkowej (zakładaną jako niezależną od i ). Jest to zasadniczo konfiguracja testu heteroskedastyczności …
3
Korelacja Spearmana lub Pearsona ze skalami Likerta, w których można naruszyć liniowość i homoscedastyczność
Chcę przeprowadzić korelacje na wielu pomiarach, w których zastosowano skale Likerta. Patrząc na wykresy rozrzutu, wydaje się, że założenia liniowości i homoscedastyczności mogły zostać naruszone. Biorąc pod uwagę, że wydaje się, że istnieje pewna debata wokół skalowania poziomu porządkowego zbliżającego się do skalowania poziomu interwału, czy powinienem grać w nim …
2
Jak interpretować wyniki testu Breuscha-Pagana?
Na Rmożna przeprowadzić test Breuscha-Pagan heteroskedastyczności za pomocą ncvTestfunkcji caropakowania. Test Breuscha-Pagana jest rodzajem testu chi-kwadrat. Jak interpretować te wyniki: > 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 = …
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.