«anova» 태그된 질문

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.

2
lme와 aov가 R의 반복 측정 ANOVA에 대해 다른 결과를 반환하는 이유는 무엇입니까?
ez패키지 사용에서 lme반복 측정 ANOVA 로 이동하려고합니다 (와 함께 사용자 정의 대비를 사용할 수 있기를 바랍니다 lme). 이 블로그 게시물 의 조언에 따라 aov( ez요청시 와 마찬가지로 ) 및을 사용하여 동일한 모델을 설정할 수있었습니다 lme. 그러나 그 게시물에 주어진 예 에서 F 값 은 ( aov와 lme내가 확인한 것) 사이에 …
3
R을 사용한 반복 측정으로 ANOVA 후 사후 테스트
다음과 같이 R에서 반복 측정 ANOVA를 수행했습니다. aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) 측정 값이 반복되는 분산 분석 후 사후 테스트를 수행하기 위해 R의 어떤 구문을 사용할 수 있습니까? Bonferroni 보정을 사용한 Tukey의 테스트가 적절합니까? 그렇다면 R에서 어떻게 할 수 있습니까?
2
고정 된 효과가 임의의 효과 내에 중첩되거나 R (aov 및 lmer)에서 반복 측도를 코딩하는 방법이 합리적입니까?
@conjugateprior의 lm / lmer R 공식 개요를 살펴 보고 다음 항목으로 인해 혼란스러워했습니다. 이제 A는 무작위이지만 B는 고정되어 있고 B는 A 안에 중첩되어 있다고 가정합니다. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) 아래의 유사한 혼합 모델 공식 lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) 이 동일한 경우에 제공됩니다. 나는 그것이 …
4
변수 사이의 상호 작용을 고려할 때 선형 회귀 분석과 분산 분석이 다른 값을 제공하는 이유는 무엇 입니까?
회귀 모델을 사용하여 하나의 시계열 데이터 (복제 제외)를 맞추려고했습니다. 데이터는 다음과 같습니다. > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 1 1 9 …
5
비정규 분포 DV에 대한 분산 분석 결과를 신뢰할 수 있습니까?
반복 측정 ANOVA로 실험을 분석했습니다. 분산 분석은 개체 간 요인이 2 개이고 (N = 189) 내에 3이있는 3x2x2x2x3입니다. 오류율은 종속 변수입니다. 오차율 분포는 3.64의 왜곡과 첨도는 15.75입니다. 스큐 및 첨도는 오류율의 90 %가 0이라는 결과입니다. 여기서 정규성 테스트에서 이전 스레드 중 일부를 읽는 것은 약간 혼란 스럽습니다. 정규 분포가 아닌 …
1
선형 모형으로 일반적인 통계 검정
(업데이트 : 나는 이것에 대해 더 깊이 빠져들고 결과를 여기에 게시했습니다 ) 명명 된 통계 테스트 목록은 엄청납니다. 많은 일반적인 테스트는 간단한 선형 모델의 추론에 의존합니다. 예를 들어 1- 표본 t- 테스트는 y = β + ε입니다. 이는 null 모델 y = μ + ε 에 대해 테스트됩니다. 즉, β …
4
Fisher의 LSD는 말 그대로 나쁜가요?
두 그룹에서 실험을 수행 할 때 (대개 표본 크기 (일반적으로 처리 그룹당 표본 크기는 약 7 ~ 8)) t- 검정을 사용하여 차이를 테스트합니다. 그러나 분산 분석을 수행 할 때 (분명히 두 개 이상의 그룹에 대해) Bonferroni (LSD / # 쌍별 비교) 또는 Tukey의 라인을 따라 무언가를 사후에 사용하고 학생으로서 경고를 …
3
회귀 분석 vs. 분산 분석 불일치 (R에서 aov vs lm)
나는 회귀가 더 일반적인 형태의 분산 분석이고 결과가 동일하다는 인상을 항상 받았다. 그러나 최근에 동일한 데이터에 대해 회귀 분석과 분산 분석을 모두 실행했으며 결과가 크게 다릅니다. 즉, 회귀 모형에서는 주 효과와 교호 작용이 모두 중요하지만 분산 분석에서는 주 효과가 중요하지 않습니다. 나는 이것이 상호 작용과 관련이 있다고 생각하지만 동일한 질문을 …
21 r  regression  anova 
4
PCA 공간에 새로운 벡터를 투영하는 방법?
주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
1
교호 작용을 포함 할 수있는 양방향 ANOVA의 비모수 적 요소는 무엇입니까?
안녕하세요, 나는 상호 작용을 포함 할 수있는 양방향 ANOVA (3x4 디자인)의 비 매개 변수를 찾으려고합니다. Zar 1984의 "Biostatistical analysis"에서 읽은 내용은 Scheirer, Ray, Hare (1976)에서 제시된 방법을 사용하여 가능하지만 온라인의 다른 게시물에 따르면이 방법은 더 이상 적절하지 않다고 추론되었습니다 였다). 누구든지 그렇게하는 데 어떤 방법이 적합한 지 알고 있다면 R …
4
ANOVA와 Kruskal-Wallis 검정의 차이점
저는 R을 배우고 분산 분석을 실험하고 있습니다. 나는 둘 다 실행하고있다 kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) 과 anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) 이 두 테스트간에 실질적인 차이가 있습니까? 내 이해는 둘 다 모집단이 동일한 평균을 갖는 귀무 가설을 평가한다는 것입니다.
6
ANOVA와 ANCOVA를 이해하기위한 좋은 자료?
논문에 대한 실험을 진행 중이며 분산 분석 및 ANCOVA의 작동 방식을 올바르게 이해하기위한 흥미로운 책 / 웹 사이트를 찾고 있습니다. 나는 수학 배경이 좋기 때문에 반드시 저속한 설명이 필요하지 않습니다. 또한 ANCOVA 대신 ANOVA를 사용할시기를 결정하는 방법을 알고 싶습니다.
4
엣지 케이스의 정밀도 및 리콜에 대한 올바른 값은 무엇입니까?
정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.