Moje podstawowe pytanie brzmi: jak interpretować wynik (współczynniki, F, P) podczas przeprowadzania ANOVA typu I (sekwencyjnego)? Mój konkretny problem badawczy jest nieco bardziej złożony, dlatego podzielę mój przykład na części. Po pierwsze, jeśli interesuje mnie wpływ gęstości pająków (X1) na powiedzmy wzrost roślin (Y1) i sadziłem sadzonki w zagrodach i …
Proszę podać kod R, który pozwala przeprowadzić ANOVA między podmiotami z kontrastami -3, -1, 1, 3. Rozumiem, że jest debata na temat odpowiedniego rodzaju sumy kwadratów (SS) do takiej analizy. Jednak jako domyślny typ SS używany w SAS i SPSS (typ III) jest uważany za standard w mojej okolicy. Dlatego …
Czy słusznie rozumiem, że kolejność, w której zmienne są określone w wieloczynnikowej ANOVA, robi różnicę, ale że kolejność nie ma znaczenia przy wykonywaniu wielokrotnej regresji liniowej? Zakładając wynik, taki jak zmierzona utrata krwi y i dwie kategoryczne zmienne metoda adenoidektomii a , metoda wycięcia migdałków b . Model y~a+bróżni się …
Opracowałem pakiet ez dla R jako środek ułatwiający ludziom przejście z pakietów statystyk takich jak SPSS na R. Jest to (miejmy nadzieję) osiągnięte poprzez uproszczenie specyfikacji różnych smaków ANOVA i zapewnienie wyników podobnych do SPSS (w tym wielkości efektów i założeń testy), między innymi. Ta ezANOVA()funkcja służy głównie jako opakowanie …
Analizuję dane z niezrównoważonego eksperymentu czynnikowego zarówno z, jak SASi R. Zarówno SASoraz Rzapewnienie podobnego typu I sumę kwadratów ale ich suma kwadratów typu III różnią się od siebie. Poniżej SASi Rkody i wyjścia. DATA ASD; INPUT Y T B; DATALINES; 20 1 1 25 1 2 26 1 2 …
Widocznie, analiza Fishera ma jednocześnie na celu maksymalizację rozdziału między klasami, przy jednoczesnym zminimalizowaniu dyspersji wewnątrz klasy. Przydatną miarą mocy dyskryminacyjnej zmiennej jest zatem wielkość przekątna: .bja ja/ Wja jaBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html I rozumieć, że wielkość ( p x p) z Między ( B ), a W klasie ( W ) …
Co wyjaśnia różnice w wartościach p poniżej aovi lmwywołań? Czy różnica wynika tylko z różnych rodzajów obliczeń sum kwadratów? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff
Próbuję uruchomić powtarzane miary Anova w R, a następnie pewne specyficzne kontrasty dla tego zestawu danych. Myślę, że właściwym podejściem byłoby skorzystanie Anova()z pakietu samochodowego. Zilustrujmy moje pytanie na przykładzie zaczerpniętym z ?Anovaużycia OBrienKaiserdanych (uwaga: odrzuciłem czynnik płci z przykładu): Mamy wzór z jednym czynnikiem między podmiotami, leczeniem (3 poziomy: …
Patrzę na rozkład sumy kwadratów zmiennych losowych o rozkładzie T, z wykładnikiem ogona αα\alpha . Gdzie X jest rv, transformata Fouriera dla X2X2X^2 , F(t)F(t)\mathscr{F}(t) daje mi rozwiązanie dla kwadratu przed splotem F(t)nF(t)n\mathscr{F}(t)^n . F(t)=∫∞0exp(itx2)⎛⎝⎜⎜⎜(αα+x2)α+12α−−√ B(α2,12)⎞⎠⎟⎟⎟dxF(t)=∫0∞exp(itx2)((αα+x2)α+12α B(α2,12))dx\mathscr{F}(t)=\int_0^{\infty } \exp \left(i\, t\, x^2\right)\left(\frac{\left(\frac{\alpha }{\alpha +x^2}\right)^{\frac{\alpha +1}{2}} }{\sqrt{\alpha }\ B\left(\frac{\alpha }{2},\frac{1}{2}\right)}\right) \, …
Wiele jest o kolinearności w odniesieniu do predyktorów ciągłych, ale nie tak bardzo, że mogę znaleźć na predyktory jakościowe. Mam dane tego typu zilustrowane poniżej. Pierwszy czynnik to zmienna genetyczna (liczba alleli), drugi czynnik to kategoria choroby. Najwyraźniej geny poprzedzają chorobę i są czynnikiem pokazującym objawy, które prowadzą do diagnozy. …
W równaniu regresji liniowej wielokrotnej, jeśli wagi beta odzwierciedlają udział każdej indywidualnej zmiennej niezależnej ponad udział wszystkich pozostałych IV, gdzie w równaniu regresji jest wariancja wspólna dla wszystkich IV, która przewiduje DV? Na przykład, jeśli diagram Venna wyświetlony poniżej (i wzięty ze strony „about” CV tutaj: https://stats.stackexchange.com/about ) zostałby oznaczony …
Po moim krótkim doświadczeniu w statystyce wydaje się, że rodzaj sum kwadratów (typ I, II, III, IV ...) zastosowany do uzyskania wyników ANOVA może znacząco zmienić wyniki testów (szczególnie modeli z interakcjami i ich brakiem) dane). Jednak nie widziałem jeszcze artykułu, który to zgłosi. Dlaczego to jest takie? Byłbym naprawdę …
Ten post dotyczy dwuwymiarowego modelu regresji liniowej, Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i. Zawsze brałem pod uwagę podział sumy kwadratów (SSTO) na sumę kwadratów dla błędu (SSE) i sumę kwadratów dla modelu (SSR) na wiarę, ale kiedy naprawdę zacząłem o tym myśleć, nie rozumiem dlaczego to działa ... Część I nie …
W moim podręczniku ekonometrycznym (wprowadzającym ekonometrii) dotyczącym OLS autor pisze: „SSR musi upaść, gdy zostanie dodana inna zmienna objaśniająca”. Dlaczego tak jest
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.