«heteroscedasticity» 태그된 질문

나는 아주 좋은 선형 회귀를 가지고 있다고 생각합니다 (대학 프로젝트를위한 것이므로 정말로 정확할 필요는 없습니다). 요점은 잔차 대 예측 값을 플롯하면 (내 교사에 따르면)이 분산의 힌트가 있습니다. 그러나 잔차의 QQ-Plot을 플롯하면 정규 분포가 분명합니다. 또한 잔차에 대한 Shapiro 검정의 값은 이므로 잔차가 실제로 정규 분포인지 의심 할 여지가 없습니다.피피p0.80.80.8 질문 …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

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 

나는이 정규 분포 변수의 측정 복용하고있는 실험이 ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) 그러나 이전의 실험 표준 편차 몇 가지 증거 제공 한 독립 변수의 아핀 함수 , 즉Xσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) 여러 값에서 를 샘플링 하여 매개 변수 와 를 추정하고 싶습니다 . 또한 …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

불균형 분산 (웰치 검정)을 사용하는 2- 표본 t- 검정의 베이지안 대응 부분을 찾고 있습니다. 또한 Hotelling의 T 통계와 같은 다변량 검정을 찾고 있습니다. 참조 감사합니다. 다변량 사례의 경우 및 이 있다고 가정합니다 . 여기서 (resp z i )는 표본 평균, 표본 표준 편차 및 점 수에 대한 바로 가기입니다 . …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

분산 분석의 동질성에 대한 분산 분석의 가정을 위반하지 않는지 확인하기 위해 실험 중 하나의 데이터 그룹에 대해 Levene 및 Bartlett의 테스트를 실행했습니다. 마음에 들지 않으면 잘못된 가정을하고 있지 않다는 것을 당신과 함께 확인하고 싶습니다 : D 두 검정에서 모두 반환 된 p- 값은 동일한 분산을 사용하여 다시 생성 된 데이터가 …

11 anova  heteroscedasticity  levenes-test 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

나는 기금 관리 수익을 예측하기 위해 R에서 아래의 다중 선형 회귀를 수행하고 있습니다. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) 여기서는 GRI와 MBA 만 이진 / 이분법 예측 변수입니다. 나머지 예측 변수는 연속적입니다. 이 코드를 사용하여 이진 변수에 대한 잔차 그림을 생성하고 있습니다. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) plot(rawdata$MBA, …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

R의 plm 패키지를 사용하여 풀링 된 OLS 회귀를 실행하고 있습니다.하지만 내 질문은 기본 통계에 대한 것이므로 먼저 여기에 게시하십시오.) 내 회귀 결과가이 분산 잔차를 생성하므로이 분산 강건한 표준 오류를 사용하려고합니다. 결과적으로 coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))각 독립 변수에 대한 추정치, 표준 오류, t- 값 및 p- 값이 포함 된 표를 얻습니다. 기본적으로 …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

이 질문을하기 전에, 나는 우리 사이트를 검색하고 비슷한 질문을 많이 찾았습니다 ( 여기 , 여기 , 여기 ). 그러나 관련 질문에 대한 답변이나 토론이 제대로 이루어지지 않았다고 생각하여 다시 질문을 제기하고 싶습니다. 이런 종류의 질문에 대해보다 명확하게 설명하기를 원하는 많은 사람들이 있어야한다고 생각합니다. 제 질문은 제 선형 혼합 효과 모델을 …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

보여주고 싶은 왼쪽으로 치우친 / 꼬리 꼬리 분포가 있습니다. (로 표시된 세 개의 요소 (42 개)에 걸쳐 분포되어있다 A, B그리고 C아래에는). 또한 변동은 factor에 따라 줄어들고 있습니다 B. 내가 가진 문제는 분포가 결과의 규모 (비율 또는 배수 변화)에 따라 구별하기 어렵다는 것입니다. 데이터를 로깅하면 왼쪽 왜도가 지나치게 강조되어 더 많은 …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

다음 선형 모델이 있습니다. 잔차 이분산성을 해결하기 위해 과 같은 종속 변수에 로그 변환을 적용하려고 시도했지만 잔차 에 동일한 팬 아웃 효과가 여전히 표시됩니다. DV 값은 상대적으로 작기 때문에이 경우에는 로그를 가져 오기 전에 +1 상수 더하기가 적절하지 않을 수 있습니다.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: 0.0001066 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

동질성 가정을 테스트하는 경우, 파라 메트릭 (Bartlett Test of Homogeneity of Variances bartlett.test) 및 비모수 적 (Figner-Killeen of Homogeneity of Variances fligner.test) 테스트를 사용할 수 있습니다. 어떤 종류의 것을 사용 하는가? 예를 들어 데이터의 정규성에 의존해야합니까?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

나는 기본 통계 과정을 가르치고 있으며 오늘은 두 범주에 대한 카이 제곱 독립 테스트와 동질성 테스트를 다룰 것입니다. 이 두 시나리오는 개념적으로 다르지만 동일한 테스트 통계 및 분포를 사용할 수 있습니다. 동질성 테스트에서 범주 중 하나에 대한 한계 총계는 디자인 자체의 일부인 것으로 가정합니다. 각 총계에 대해 선택된 주제의 수를 …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

내가 가지고있는 경험적 데이터와 일치하는 데이터 세트를 시뮬레이션하려고하지만 원래 데이터의 오류를 추정하는 방법을 잘 모르겠습니다. 경험적 데이터는 이분산성을 포함하지만 나는 그것을 변환하는 데 관심이 없지만 오히려 경험적 데이터의 시뮬레이션을 재현하기 위해 오류 항이있는 선형 모델을 사용합니다. 예를 들어, 경험적 데이터 집합과 모델이 있다고 가정 해 보겠습니다. n=rep(1:100,2) a=0 b = …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

선형 회귀 분석의 가정 중 하나는 오차 항에 일정한 분산이 있어야하며 모형과 관련된 신뢰 구간 및 가설 검정이이 가정에 의존한다는 것입니다. 오차항에 일정 분산이없는 경우 정확히 어떻게됩니까?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error