«heteroscedasticity» 태그된 질문

임의의 프로세스에서 일부 연속체를 따라 일정하지 않은 분산.

8
기존 변수와 정의 된 상관 관계를 갖는 랜덤 변수 생성
시뮬레이션 연구를 위해 기존 변수 와의 미리 정의 된 (인구) 상관 관계를 나타내는 임의의 변수를 생성해야합니다 .YYY I는 들여다 R패키지 copula와 CDVine소정 의존성 구조 랜덤 변수 분포를 생성 할 수있다. 그러나 결과 변수 중 하나를 기존 변수에 고정 할 수 없습니다. 기존 기능에 대한 아이디어와 링크를 부탁드립니다! 결론 : 서로 …
2
선형 회귀 모형에서“일정 분산”이란 무엇을 의미합니까?
오차항에 "일정한 분산"이란 무엇입니까? 보시다시피, 하나의 종속 변수와 하나의 독립 변수가있는 데이터가 있습니다. 상수 분산은 선형 회귀의 가정 중 하나입니다. 동성애가 무엇을 의미하는지 궁금합니다. 500 개의 행이 있더라도 분명히 일정한 단일 분산 값을 갖습니다. 분산을 어떤 변수와 비교해야합니까?
5
왜 "이 분산"또는 "이 분산"의 두 가지 철자가 있습니까?
나는 종종 철자법 "heteroskedastic"과 "heteroscedastic"과 "homoscedastic"과 "homoskedastic"을 모두 볼 수있다. "c"와 "k"변형 사이의 의미에는 차이가없는 것, 단순히 단어의 그리스어 어원과 관련된 직교상의 차이가 있습니다. 두 가지 다른 철자의 기원은 무엇입니까? 하나의 사용법이 다른 것보다 더 일반적이며 지역이나 연구 분야 간의 차이를 반영합니까, 아니면 권위 (또는 실제로 편집) 선호도를 반영합니까? 한편, …
5
선형 회귀에 대한 동성애 가정을 위반하면 어떤 위험이 있습니까?
예를 들어 ChickWeightR의 데이터 세트를 고려하십시오 . 분산은 시간이 지남에 따라 분명히 커지므로 다음과 같은 간단한 선형 회귀를 사용하면 다음과 같습니다. m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) 내 질문 : 모델의 어떤 측면에 의문이 생길까요? 문제가 Time범위를 벗어나는 것으로 제한 됩니까? 이 가정의 위반에 대한 선형 회귀는 얼마나 관대합니까 (즉,이 …
3
동일하지 않은 분산을 사용한 회귀 모델링
잔차 분산이 설명 변수에 명확하게 의존하는 선형 모델 (lm)을 피팅하고 싶습니다. 이 작업을 수행하는 방법은 감마 패밀리와 함께 glm을 사용하여 분산을 모델링 한 다음 lm 함수의 가중치에 역수를 넣는 것입니다 (예 : http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) 궁금했다 : 이것이 유일한 기술입니까? 어떤 다른 접근법이 관련되어 있습니까? 이 유형의 모델링과 관련된 R …
2
가중 최소 제곱 회귀에 대한 가중치는 어떻게 찾습니까?
나는 WLS 회귀 과정에서 약간 길을 잃었다. 나는 데이터 세트를 받았으며 내 임무는 이분산성이 있는지 테스트하고 그렇다면 WLS 회귀를 실행해야합니다. 테스트를 수행하고 이분산성에 대한 증거를 찾았으므로 WLS를 실행해야합니다. WLS는 기본적으로 변환 된 모델의 OLS 회귀라고 들었지만 변환 함수를 찾는 데 약간 혼란 스럽습니다. 나는 변환이 OLS 회귀에서 제곱 잔차의 함수가 …
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
샌드위치 추정기 직감
Wikipedia 및 R 샌드위치 패키지 비네팅 은 OLS 계수 표준 오류를 지원하는 가정 및 샌드위치 추정기의 수학적 배경에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 그래도 잔류 이분산성 문제가 어떻게 해결되는지는 아직 확실하지 않습니다. 아마도 표준 OLS 계수 분산 추정을 완전히 이해하지 못했기 때문일 것입니다. 샌드위치 견적 기의 직관은 무엇입니까?
2
비율 데이터 변환 : arcsin square root가 충분하지 않은 경우
백분율 / 비율 데이터에 대한 아크 신 제곱근 변환에 대한 (강한?) 대안이 있습니까? 현재 작업중 인 데이터 세트 에서이 변환을 적용한 후에도 현저한 이분산성이 남아 있습니다. 즉 잔차 대 적합치의 플롯은 여전히 ​​마름모꼴입니다. 의견에 응답하기 위해 편집 : 데이터는 10 %의 배수로 엔 다우먼트의 0-100 %를 투자 할 수있는 실험 …
6
항상 강력한 (흰색) 표준 오류를보고 하시겠습니까?
Angrist와 Pischke는 견고성 (즉, 이분산성 또는 불균등 한 편차에 강함) 표준 오류는 테스트하기보다는 물론 문제로보고되었다고 제안했습니다. 두 가지 질문 : 동종 동태성이있을 때 표준 오류에 미치는 영향은 무엇입니까? 실제로 그들의 작업에서 이것을하는 사람이 있습니까?
4
실제로 데이터가 가정을 완전히 충족하지 못하는 경우 사람들이 어떻게 분산을 처리합니까?
이것은 엄격하게 통계적인 질문이 아닙니다. 나는 분산 분석 가정에 대한 모든 교과서를 읽을 수 있습니다. 실제로 작동하는 분석가가 가정을 충족시키지 못하는 데이터를 어떻게 처리하는지 파악하려고합니다. 나는이 사이트에서 많은 답변을 찾고 있으며 ANOVA를 사용하지 않을 때 (추상적이고 이상적인 수학적 상황에서) 또는 R에서 아래에 설명 된 것들 중 일부를 수행하는 방법에 대한 …
4
이분산성을 다루는 가장 좋은 방법은?
이분산성이 매우 명확한 적합 값의 함수로 선형 모델의 잔차 값을 플롯했습니다. 그러나이 이분산성이 내 선형 모델을 무효화한다는 것을 이해하기 때문에 지금 어떻게 진행 해야할지 잘 모르겠습니다. (맞습니까?) 이분산성에 강하기 때문에 패키지 의 rlm()기능을 사용하여 강력한 선형 피팅을 사용하십시오 MASS. 이분산성으로 인해 계수의 표준 오차가 잘못되었으므로 이분산성에 견고하도록 표준 오차를 조정할 …
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책과 개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.