Вопросы с тегом «ancova»

Представьте себе следующий общий дизайн: 100 участников случайным образом распределяются либо на лечение, либо на контрольную группу зависимая переменная является числовой и измеряется до и после обработки Три очевидных варианта для анализа таких данных: Проверьте эффект взаимодействия группы по времени в смешанном ANOVA Сделайте ANCOVA с условием в качестве IV …

53 anova  ancova  clinical-trials  change-scores 

Мы все знакомы с наблюдательными исследованиями, которые пытаются установить причинно-следственную связь между нерандомизированным предиктором X и результатом путем включения каждого мыслимого потенциального препятствия в модель множественной регрессии. Таким образом, «контролируя» всех нарушителей, мы утверждаем, что мы изолируем эффект предиктора интереса. Я испытываю растущий дискомфорт от этой идеи, основанной главным образом …

45 multiple-regression  ancova  observational-study 

У меня есть несколько ковариат в моем расчете для модели, и не все из них являются статистически значимыми. Должен ли я удалить те, которые не являются? Этот вопрос обсуждает это явление, но не отвечает на мой вопрос: как интерпретировать незначительный эффект ковариаты в ANCOVA? В ответе на этот вопрос нет …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

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 

Я провожу эксперименты для газеты и ищу интересную книгу / сайт, чтобы правильно понять, как работают ANOVA и ANCOVA. У меня хорошее математическое образование, поэтому мне не обязательно вульгарное объяснение. Я также хотел бы знать, как определить, когда использовать ANOVA вместо ANCOVA.

20 anova  references  ancova 

Недавно я проанализировал эксперимент, который манипулировал 2 категориальными переменными и одной непрерывной переменной, используя ANCOVA. Однако рецензент предположил, что множественная регрессия с категориальной переменной, закодированной как фиктивная переменная, является более подходящим тестом для экспериментов как с категориальными, так и с непрерывными переменными. Когда целесообразно использовать ANCOVA против множественной регрессии с …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Я рассмотрел множество наборов данных R, публикаций в DASL и других местах и ​​не нахожу очень много хороших примеров интересных наборов данных, иллюстрирующих анализ ковариации для экспериментальных данных. В статистических учебниках есть множество «игрушечных» наборов данных с надуманными данными. Я хотел бы иметь пример, где: Данные реальные, с интересной историей …

19 dataset  ancova  predictor 

Я хочу выполнить анализ ANCOVA данных, касающихся плотности эпифитов растений. Сначала я хотел бы знать, есть ли какая-либо разница в плотности растений между двумя склонами, одним N и одним S, но у меня есть другие данные, такие как высота, открытость навеса и высота растения-хозяина. Я знаю, что моим ковариатом должны …

17 r  ancova 

Я провожу эксперимент, который имеет следующее: DV: потребление среза (непрерывное или может быть категоричным) IV: здоровое сообщение, нездоровое сообщение, отсутствие сообщения (контроль) (3 группы, в которых люди назначаются случайным образом - категорично) Это манипулируемое сообщение о здоровье среза. Следующие IV могут рассматриваться как отдельные переменные различия: Импульсивность (это может быть …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Я сделал обобщенную линейную модель с одной переменной ответа (непрерывной / нормально распределенной) и 4 пояснительными переменными (3 из которых являются факторами, а четвертая - целым числом). Я использовал распределение ошибок по Гауссу с функцией тождественной связи. В настоящее время я проверяю, что модель удовлетворяет предположениям обобщенной линейной модели, а …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Вопрос: Что является хорошим методом для проведения разовых тестов различий между групповыми средствами после корректировки на эффект ковариации? Прототипный пример: Четыре группы, 30 участников на группу (например, четыре разные группы клинической психологии) Зависимая переменная является числовой (например, оценки интеллекта) Ковариат числовой (например, индекс социально-экономического статуса) Исследовательские вопросы касаются того, существенно …

13 anova  multiple-comparisons  ancova 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Для линейной регрессии с несколькими группами (естественные группы определены априори) допустимо ли запускать две разные модели на одном наборе данных, чтобы ответить на следующие два вопроса? Есть ли в каждой группе ненулевой наклон и ненулевой перехват, и каковы параметры для каждой из них в рамках регрессии группы? Существует ли, независимо …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova