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ANOVA는 여러 그룹 평균을 비교하기위한 통계 모델 및 일련의 절차 인 VAaance의 분석을 나타냅니다. ANOVA 모델의 독립 변수는 범주 형이지만 ANOVA 테이블을 사용하여 연속 변수도 테스트 할 수 있습니다.

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ANOVA가 선형 회귀 분석과 비교하여 다른 연구 방법 인 것처럼 가르치고 사용되는 이유는 무엇입니까?
분산 분석은 적합한 더미 변수를 사용하는 선형 회귀와 같습니다. 분산 분석을 사용하는지 선형 회귀 분석을 사용하는지에 관계없이 결론은 동일하게 유지됩니다. 동등성에 비추어 선형 회귀 대신 ANOVA를 사용하는 이유가 있습니까? 참고 : 선형 회귀 대신 분산 분석을 사용해야하는 기술적 이유에 대해 특히 관심 이 있습니다. 편집하다 다음은 일원 분산 분석을 사용하는 …
91 regression  anova 
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예 : 이진 결과에 glmnet을 사용하는 LASSO 회귀
관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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사후 테스트 전에 글로벌 테스트가 필요합니까?
분산 분석 후 사후 테스트는 분산 분석 자체가 중요한 경우에만 사용할 수 있다고 들었습니다. 그러나 사후 테스트 에서는 전역 유형 I 오류율을 5 %로 유지하기 위해 조정합니다 .ppp 그렇다면 왜 글로벌 테스트가 먼저 필요한가? 글로벌 테스트가 필요하지 않은 경우 "사후"라는 용어가 올바른가? 아니면 여러 종류의 사후 테스트가 있습니까? 일부는 중요한 …
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사후 처리 제어 설계 분석시 모범 사례
다음과 같은 일반적인 디자인을 상상해보십시오. 치료 또는 통제 그룹에 100 명의 참가자가 무작위로 배정 됨 종속 변수는 숫자이며 치료 전 및 후 측정 이러한 데이터를 분석하기위한 세 가지 확실한 옵션은 다음과 같습니다. 혼합 분산 분석에서 시간 상호 작용 효과로 그룹 테스트 IV로 조건을, 공변량으로 사전 측정을하고 DV로 사전 측정 한 …
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분산 분석의 가정 정규성 / 정규 분포
ANOVA 의 Wikipedia 페이지에는 세 가지 가정이 나열되어 있습니다 . 사례의 독립성 – 이것은 통계 분석을 단순화하는 모델의 가정입니다. 정규성 – 잔차 분포가 정상입니다. 균일 성이라고하는 분산의 평등 (또는 "균질성") 여기서 관심 지점은 두 번째 가정입니다. 여러 출처에서 가정을 다르게 나열합니다. 일부는 원시 데이터의 정규성을 말하고 일부는 잔차를 주장합니다. 몇 …
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분산 분석이 선형 회귀 분석과 동일한 이유는 무엇입니까?
분산 분석과 선형 회귀 분석이 동일하다는 것을 읽었습니다. ANOVA의 출력이 일부 값이고 일부 다른 p- 값 이라는 점을 고려할 때 어떻게 할 수 있습니까? 다른 샘플에서 샘플 평균이 동일하거나 다른지 여부를 결론으로 ​​결정합니다.에프FF피pp 그러나 평균이 같지 않다고 가정하면 (널 가설 제거) ANOVA는 선형 모형의 계수에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다. …
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두 그룹에 대한 t- 검정과 분산 분석이 동일하다면 왜 가정이 같지 않습니까?
나는 이것을 머리 둘레에 완전히 감쌌다 고 확신하지만 그것을 알아낼 수는 없다. t- 검정은 Z 분포를 사용하여 두 정규 분포를 비교합니다. 이것이 DATA에 정규성이 있다고 가정 한 이유입니다. 분산 분석은 더미 변수를 사용한 선형 회귀 분석과 동일하며 OLS와 마찬가지로 제곱합을 사용합니다. 이것이 RESIDUALS의 정규성에 대한 가정이있는 이유입니다. 몇 년이 걸렸지 …
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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유형 I, 유형 II 및 유형 III ANOVA 및 MANOVA를 해석하는 방법은 무엇입니까?
나의 주요 질문은 유형 I (순차) 분산 분석을 수행 할 때 출력 (계수, F, P)을 해석하는 방법입니다. 내 특정 연구 문제는 조금 더 복잡하므로 예제를 여러 부분으로 나눌 것입니다. 첫째, 식물 성장 (Y1)에 대한 거미 밀도 (X1)의 효과에 관심이 있고 인클로저에 묘목을 심고 거미 밀도를 조작하면 간단한 분산 분석 또는 …
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반복 측정 선형 혼합 효과 모델에 lmer 사용
편집 2 : 원래 한 요인에 대한 반복 측정으로 2 요인 분산 분석을 실행해야한다고 생각했지만 선형 혼합 효과 모델이 내 데이터에 더 효과적이라고 생각합니다. 나는 무슨 일이 필요한지 거의 알고 있다고 생각하지만 여전히 몇 가지 요점으로 혼란 스럽습니다. 분석해야 할 실험은 다음과 같습니다. 대상은 여러 치료 그룹 중 하나에 배정되었다 …
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분산 분석에서 F- 및 p- 값을 해석하는 방법은 무엇입니까?
통계에 익숙하지 않으며 현재 분산 분석을 처리합니다. R을 사용하여 ANOVA 분석을 수행합니다. aov(dependendVar ~ IndependendVar) 나는 다른 것들 중에서도 F 값과 p 값을 얻는다. 내 귀무 가설 ( ) 모든 그룹 수단은 동일하다는 것이다.H0H0H_0 F 계산 방법 에 대한 많은 정보 가 있지만 F- 통계를 읽는 방법과 F와 p가 연결되는 …
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통계적으로 유의미하고 유의하지 않은 분석에서 에타 제곱 / 부분 에타 제곱을 해석하고보고하는 방법은 무엇입니까?
그룹 평균 차이에 대한 효과 크기의 척도로 계산 된 에타 제곱 값과 부분 에타 제곱 값이있는 데이터가 있습니다. 에타 제곱과 부분 에타 제곱의 차이점은 무엇입니까? 둘 다 동일한 Cohen의 지침을 사용하여 해석 할 수 있습니까 (1988 : 0.01 = 작음, 0.06 = 중간, 0.13 = 큰 것으로 생각합니다)? 또한 비교 …
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