변형 된 반응과 변형되지 않은 반응에 대한 모형 적합 비교

예를 들어 세 가지 그룹으로 구성된 데이터를 비교하고 싶습니다.

 ID Group Prop.Nitrogen
 1    A     0.89
 2    A     0.85
 3    B     0.92
 4    B     0.97

Wharton과 Hui (doi : 10.1890 / 10-0340.1 1 )에 따라 이러한 데이터가 로짓 변환을 사용하여 처리하는 것이 더 나은지 알 수 있습니다.

변환 된 데이터와 변환되지 않은 데이터에서 선형 모델에 대한 진단 플롯을 보면 명백한 문제없이 매우 유사하게 보이며 추정 된 매개 변수에는 약간의 차이 만 있습니다. 그러나 모델이 변환되고 변환되지 않은 데이터 버전에 얼마나 잘 맞는지에 대해 여전히 말하고 싶습니다 .AIC 값을 직접 비교할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 정정 사항이 있습니까? 이것을 조사 할 수 있습니까? 아니면 다른 접근 방식을 취해야합니까?

data-transformation aic fitting

— 데이비드 w
소스

boxcox()Logit 변환을 처리 할 수 있는지 확실하지 않지만 MASS 라이브러리에서 Box-Cox 변환을 시도 할 수 있습니다.

— Marius

@Marius : 명확히하기 위해, boxcox()원시 데이터 또는 변환 된 데이터 를 제안 하고 있습니까?

— Michelle

데이터와 적합치 값을 주제 관련 척도로 변환하고 (따라서 통합 척도를 갖게 됨) 모든 경쟁 모델에 대한 AIC를 계산하는 것은 어떻습니까? 원래 다른 스케일에 맞는 모델의 경우 수동으로 AIC 값을 계산해야하지만 이것이 문제가 될 수 있다고 생각하지 않습니다.

— Richard Hardy

변환 된 데이터에 대한 나의 경험은 단일 변환에 모두 최적 일 필요는 없지만 변환 후의 동질성 및 / 또는 정규성뿐만 아니라 상관 관계가 개선됨을 시사합니다. 한 가지 간단한 대답은 두 모델과 해당 데이터 세트 간의 상관 계수를 계산하는 것입니다. 상관 상관 계수의 차이의 중요성을 테스트 할 수도 있습니다. 균일 성 및 밀도 함수 유형의 잔차에 대한 테스트를 통해 잔차를 평가할 수 있습니다.

— 칼
소스