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다음 상황을 가정하십시오. 우리는 작은 그룹 크기 (예 : n = 3)로 많은 수 (예 : 20)를 가지고 있습니다. 균일 분포에서 값을 생성하면 오차 분포가 균일하더라도 잔차가 거의 정상적으로 보입니다. 다음 R 코드는이 동작을 보여줍니다. n.group = 200 n.per.group = 3 x <- runif(n.group * n.per.group) gr <- as.factor(rep(1:n.group, each …

12 anova  normal-distribution  small-sample 

Kutner 등의 응용 선형 통계 모델. ANOVA 모델의 정규성 가정에서 벗어난 것과 관련하여 다음과 같이 설명 합니다. 오차 분포의 첨도 (정규 분포보다 많거나 적은 피크)는 추론에 미치는 영향 측면에서 분포의 왜도보다 중요합니다 . 나는이 진술에 약간 당황하고 책이나 온라인에서 관련 정보를 찾지 못했습니다. 또한 꼬리가 두꺼운 QQ- 플로트는 선형 회귀 …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

다음 aov과 lm호출 에서 p- 값의 차이점을 설명하는 것은 무엇입니까 ? 다른 유형의 제곱합 계산으로 인해 차이가 있습니까? 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

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

선형 회귀 분석에서 t- 검정과 분산 분석의 차이점이 무엇인지 궁금합니다. t-test는 기울기와 절편 중 하나가 평균 0을 갖는지 테스트하는 반면 ANOVA는 모든 기울기가 평균 0을 갖는지 테스트합니까? 이것이 그들 사이의 유일한 차이점입니까? 단순한 선형 회귀 분석에서, 즉 예측 변수가 하나만있는 경우 추정 할 기울기는 하나뿐입니다. 그렇다면 t- 검정과 분산 분석은 …

12 regression  anova  t-test 

R에서 Anova를 반복적으로 측정하고 그 데이터 세트에 대한 특정 대비를 수행하려고합니다. 올바른 방법은 Anova()자동차 패키지에서 사용하는 것이라고 생각합니다 . 데이터 를 ?Anova사용하여 얻은 예제로 내 질문을 설명 해 보겠습니다 OBrienKaiser(참고 : 예에서 성별 요인을 생략했습니다) : 우리는 주제 요인, 치료 (3 수준 : 통제, A, B) 및 2 반복 중 …

12 r  anova  repeated-measures  contrasts  sums-of-squares 

R에서 X및 M인수 와 함께 사용하기에 적합한 모델 비교를 사용하여 Split-Plot ANOVA에서 효과를 테스트하려면 anova.mlm()어떻게해야합니까? 저는 ?anova.mlmDalgaard (2007)에 익숙합니다 [1]. 불행히도 Split-Plot Design 만 브러시합니다. 이를 위해 두 가지 개체-내 요인이있는 완전 무작위 설계에서이를 수행합니다. N <- 20 # 20 subjects total P <- 3 # levels within-factor 1 Q …

12 r  anova  multivariate-analysis  repeated-measures  split-plot 

지금까지 ANOVA가 두 가지 방식으로 사용되는 것을 보았습니다. 먼저 , 나의 입문 통계 텍스트에서, ANOVA는 평균 중 하나가 통계적으로 유의 한 차이가 있는지를 결정하기 위해 쌍별 비교에 대한 개선으로 3 개 이상의 그룹의 평균을 비교하는 방법으로 도입되었습니다. 둘째 , 통계 학습 텍스트에서 ANOVA는 모델 2 예측 변수의 하위 집합을 사용하는 …

12 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

같은 Y와 3 단계 X의 두 회귀가 있습니다. 각 그룹 또는 X 수준에서 n = 5 인 전체 n = 15입니다. 첫 번째 회귀는 X를 범주 형으로 취급하여 지표 변수를 수준이있는 수준 2와 3에 할당합니다. 하나는 참조입니다. 표시기 / 인형은 다음과 같습니다. 레벨 = 2 인 경우 X1 = 1, …

11 regression  anova 

이 상자와 수염 그림을보고 있다고 가정 해보십시오. 목요일과 금요일 사이에, 나는 대부분의 시간이 잠들었다는 점에 동의한다고 생각합니다. 그래도 통계적으로 유효한 추측입니까? 내부 사 분위수 범위가 목요일과 금요일 사이에 겹치지 않기 때문에 중요한 차이를 식별 할 수 있습니까? 목요일과 금요일의 위스커와 위스커가 각각 겹치는 사실은 어떻습니까? 그것은 우리의 분석에 영향을 줍니까? …

11 anova  data-visualization  boxplot 

저는 급여가 분포되어 있으며 남성과 여성의 평균 차이를 비교하고 싶습니다. 나는 두 가지 방법을 비교하기위한 학생 T- 테스트가 있다는 것을 알고 있지만 ANOVA를 제안한 후 ANOVA가 두 가지 이상의 방법을 비교한다는 비판을 받았습니다. 무엇 (어떤 경우)입니다 잘못 만이 수단을 비교하는 그것을 사용에?

11 hypothesis-testing  anova  t-test 

현재 분산 분석 가정에 대한 위반을 해결하려고합니다. 나는 Shapiro-Wilk를 사용하여 정규성을 테스트했으며 Levene의 검정과 Bartlett의 분산 평등 검정을 모두 다루었습니다. 이후 로그가 불균형 분산을 시도하고 수정하기 위해 데이터를 변환했습니다. 나는 로그 변환 된 데이터에 대한 Bartlett의 테스트를 다시 수행했지만 여전히 중요한 p- 값을 받았으며 호기심으로 Levene의 테스트를 실행하여 중요하지 않은 …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

배경 서로 다른 그룹 사이의 일부 연속 변수의 차이 (범주 형 변수에 의해 제공됨)를 분석하기 위해 일원 분산 분석을 수행 할 수 있습니다. 설명 적 (범주 형) 변수가 여러 개인 경우 요인 분산 분석을 수행 할 수 있습니다. 여러 연속 변수 (즉, 여러 반응 변수)에서 그룹 간 차이를 분석하려면 다변량 …

11 hypothesis-testing  anova  manova 

내 질문은 이lme4::lmer 모델이 양방향 반복 측정 ANOVA에 해당 하는 모델 을 보여준 이 응답 을 기반으로 합니다 . require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), …

11 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

정규 분포 된 표본의 평균이 상수와 같은지 여부를 검정하기위한 t- 검정은 표본 평균에서의 피셔의 정규 분포 정보에 의한 표본 평균의 표준 편차를 추정하여 Wald 검정이라고합니다. 그러나 t 검정의 검정 통계량에는 학생 t 분포가 있고, Wald 검정의 검정 통계량은 카이 제곱 분포입니다. 어떻게 설명해야합니까? 일원 분산 분석에서 검정 통계량은 클래스 간 …

11 hypothesis-testing  anova