Вопросы с тегом «anova»

Я пытаюсь перейти от использования ezпакета lmeдля повторных измерений ANOVA (как я надеюсь, я смогу использовать пользовательские контрасты с lme). Следуя совету из этого поста в блоге, я смог настроить одну и ту же модель, используя обе функции aov(как это делается ezпри запросе) и lme. Однако, в то время как …

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

Я выполнил повторные измерения ANOVA в R следующим образом: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) Какой синтаксис в R можно использовать для выполнения пост-специального теста после ANOVA с повторными измерениями? Подойдет ли тест Тьюки с коррекцией Бонферрони? Если так, как это можно сделать в R?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

Я просматривал этот обзор формул lm / lmer R от @conjugateprior и был озадачен следующей записью: Теперь предположим, что A случайный, но B фиксирован, а B вложен в A. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Ниже приведена аналогичная смешанная модельная формула lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) для …

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

Я пытался подогнать данные одного временного ряда (без повторов), используя регрессионную модель. Данные выглядят следующим образом: > 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 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

Я проанализировал эксперимент с повторными измерениями ANOVA. ANOVA - это 3x2x2x2x3 с 2 факторами между субъектами и 3 внутри (N = 189). Уровень ошибок является зависимой переменной. Распределение коэффициентов ошибок имеет перекос 3,64 и эксцесс 15,75. Наклон и куртоз являются результатом того, что 90% от среднего значения ошибок равняется 0. …

22 anova  normality-assumption 

(ОБНОВЛЕНИЕ: я углубился в это и разместил результаты здесь ) Список названных статистических тестов огромен. Многие из общих тестов основаны на выводе из простых линейных моделей, например, t-критерий с одной выборкой - это просто y = β + ε, который проверяется на нулевой модели, y = μ + ε, т. …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

Когда мы проводим эксперименты (на небольших размерах выборки (обычно размер выборки на группу лечения составляет около 7-8)) в двух группах, мы используем t-критерий для проверки на разницу. Однако, когда мы выполняем ANOVA (очевидно, для более чем двух групп), мы используем что-то вроде Bonferroni (LSD / # парных сравнений) или Tukey …

22 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  fishers-lsd 

SPSS использует тест Левена для оценки однородности отклонений в процедуре независимого группового t-теста. Почему тест Левена лучше, чем простое отношение F отношения дисперсий двух групп?

21 hypothesis-testing  anova  variance  t-test  heteroscedasticity 

У меня всегда было впечатление, что регрессия - это просто более общая форма ANOVA и результаты будут идентичны. Однако недавно я провел и регрессию, и ANOVA для одних и тех же данных, и результаты значительно различаются. То есть в регрессионной модели значимы как основные эффекты, так и взаимодействие, в то …

21 r  regression  anova 

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 

Привет, я пытаюсь найти непараметрический эквивалент двухстороннего ANOVA (дизайн 3х4), который способен включать взаимодействия. Из моего прочтения в Zar 1984 г. «Биостатистический анализ» это возможно с использованием метода, предложенного в Scheirer, Ray и Hare (1976), однако, согласно другим публикациям в Интернете, было сделано заключение, что этот метод более не подходит …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

Я изучаю R и экспериментирую с анализом отклонений. Я бегал как kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) и anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Есть ли практическая разница между этими двумя тестами? Насколько я понимаю, они оба оценивают нулевую гипотезу о том, что популяции имеют одинаковое среднее значение.

20 r  anova  kruskal-wallis 

Допустим, у нас есть два фактора (A и B), каждый из которых имеет два уровня (A1, A2 и B1, B2) и переменную отклика (y). При выполнении двухстороннего ANOVA типа: y~A+B+A*B Мы проверяем три нулевые гипотезы: Нет разницы в средствах фактора А Там нет разницы в средствах фактора B Нет взаимодействия …

20 hypothesis-testing  anova 

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 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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