Вопросы с тегом «anova»

Есть много о коллинеарности в отношении непрерывных предикторов, но не так много, что я могу найти в категориальных предикторах. У меня есть данные этого типа, показанные ниже. Первый фактор - это генетическая переменная (количество аллелей), второй фактор - категория заболевания. Ясно, что гены предшествуют заболеванию и являются фактором, демонстрирующим симптомы, …

11 r  anova  categorical-data  multicollinearity  sums-of-squares 

Начинающий пользователь R здесь борется с повторными измерениями ANOVA. У меня есть набор данных, который состоит из одного фактора между субъектами с 4 уровнями (закодированного в единую переменную, называемую «группы»), и одного из фактора субъектов с 4 уровнями (кодированного в четырех отдельных переменных «DV1», «DV2», «DV3» ',' DV4 '). У …

11 r  anova  repeated-measures  contrasts 

По профессии я дизайнер программного обеспечения и работаю над проектом для клиента, и я хотел бы убедиться, что мой анализ является статистически обоснованным. Подумайте над следующим: у нас есть n рекламных объявлений (n <10), и мы просто хотим знать, какое объявление работает лучше всего. Наш рекламный сервер будет случайным образом …

11 anova  sample-size  t-test  rule-of-thumb 

Я провел тест Левена и Бартлетта по группам данных из одного из моих экспериментов, чтобы подтвердить, что я не нарушаю допущение ANOVA об однородности дисперсий. Я хотел бы уточнить у вас, ребята, что я не делаю неправильных предположений, если вы не возражаете: D Значение p, возвращаемое обоими этими тестами, является …

11 anova  heteroscedasticity  levenes-test 

Таким образом, предполагая, что есть смысл проверить допущение нормальности для ановы (см. 1 и 2 ) Как это можно проверить в R? Я ожидал бы сделать что-то вроде: ## From Venables and Ripley (2002) p.165. utils::data(npk, package="MASS") npk.aovE <- aov(yield ~ N*P*K + Error(block), npk) residuals(npk.aovE) qqnorm(residuals(npk.aov)) Что не работает, …

11 r  anova  normality-assumption  repeated-measures 

Зависимые переменные в MANOVA не должны быть «слишком сильно коррелированными». Но насколько сильна корреляция, слишком сильна? Было бы интересно узнать мнение людей по этому вопросу. Например, вы бы продолжили с MANOVA в следующих ситуациях? Y1 и Y2 коррелируют с иг = 0,3рзнак равно0,3r=0.3р &lt; 0,005п&lt;0,005p<0.005 Y1 и Y2 коррелируют с …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

Если вы решите проанализировать схему контроля до лечения с помощью непрерывной зависимой переменной, используя смешанный ANOVA, существуют различные способы количественного определения эффекта нахождения в группе лечения. Эффект взаимодействия является одним из основных вариантов. В целом, мне особенно нравятся меры типа Коэна d (т. ). Мне не нравятся меры, объясняемые дисперсией, …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

Извините за подробный фон этого вопроса: Время от времени в исследованиях поведения животных экспериментатор интересуется количеством времени, которое субъект проводит в различных, заранее определенных зонах в испытательном аппарате. Я часто видел данные такого рода, проанализированные с использованием ANOVA; однако я никогда не был полностью убежден в достоверности таких анализов, учитывая, …

11 anova 

У меня есть четыре конкурирующих модели, которые я использую, чтобы предсказать бинарную переменную результата (скажем, статус занятости после окончания, 1 = занятый, 0 = не занятый) для n предметов. Естественным показателем производительности модели является коэффициент попадания, который представляет собой процент правильных прогнозов для каждой из моделей. Мне кажется, что я …

11 anova  chi-squared  generalized-linear-model 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

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 

Я пытаюсь воспроизвести несколько тестов взаимодействия между обоими lmи lmerна повторных измерениях (2x2x2). Причина, по которой я хочу сравнить оба метода, состоит в том, что GLM SPSS для повторных измерений дает те же самые результаты, что и lmподход, представленный здесь, поэтому в конце я хочу сравнить SPSS с R-lmer. Пока …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

У меня есть набор данных 482 наблюдений. data=Populationfull Я собираюсь сделать анализ ассоциации генотипа для 3 SNP. Я пытаюсь построить модель для моего анализа, и я использую AOV (у ~ х, данные = ...). Для одной черты у меня есть несколько фиксированных эффектов и ковариат, которые я включил в модель, …

10 r  anova 

Я запускаю объединенную регрессию OLS с использованием пакета plm в R. Хотя мой вопрос больше относится к базовой статистике, поэтому я постараюсь сначала опубликовать ее здесь;) Так как мои результаты регрессии дают гетероскедастические остатки, я хотел бы попробовать использовать устойчивые стандартные ошибки гетероскедастичности. В результате coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))я получаю таблицу, …

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

Почему повторные измерения ANOVA предполагают сферичность? Под сферичностью я подразумеваю предположение, что дисперсия всех парных различий между группами должна быть одинаковой. В частности, я не понимаю, почему это должно быть предположение, а не то, что отклонения наблюдаемых групповых оценок сами по себе одинаковы.

10 anova  repeated-measures  assumptions  sphericity 

Я анализирую результаты эксперимента времени реакции в R. Я провел повторные измерения ANOVA (1 внутри-субъектный фактор с 2 уровнями и 1 между субъектный фактор с 2 уровнями). Я запустил аналогичную линейную смешанную модель, и я хотел обобщить результаты lmer в виде таблицы ANOVA с использованием lmerTest::anova. Не поймите меня неправильно: …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom