Вопросы с тегом «heteroscedasticity»

Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако невозможно зафиксировать одну из результирующих переменных в существующей переменной. Любые идеи и ссылки на существующие функции …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Что означает наличие «постоянной дисперсии» в термине ошибки? На мой взгляд, у нас есть данные с одной зависимой переменной и одной независимой переменной. Постоянная дисперсия является одним из предположений о линейной регрессии. Мне интересно, что означает гомоскедастичность. Поскольку даже если бы у меня было 500 строк, у меня было бы …

53 regression  heteroscedasticity 

Кажется, что, когда предположение об однородности дисперсии встречается, результаты скорректированного по Уэлчу t-критерия и стандартного t-критерия примерно одинаковы. Почему бы просто не всегда использовать отрегулированный Welch t?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

У меня есть данные от 3 групп биомассы водорослей ( , , ), которые содержат неравные размеры выборки ( , , ), и я хотел бы сравнить, если эти группы принадлежат к одной популяции.B C n A = 15 n B = 13 n C = 12AAABBBCCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 Односторонний ANOVA определенно …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

Я часто вижу как «гетероскедастическое», так и «гетероскедастическое», а также «гомоскедастическое» и «гомоскедастическое». Кажется, нет никакой разницы в значении между вариантами «с» и «к», просто орфографическое различие, связанное с греческой этимологией слова. Каково происхождение двух разных написаний? Является ли одно использование более распространенным, чем другое, и отражают ли они различия …

32 terminology  heteroscedasticity  etymology 

В качестве примера рассмотрим ChickWeightнабор данных в R. Разница, очевидно, со временем увеличивается, поэтому, если я использую простую линейную регрессию, например: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Мои вопросы: Какие аспекты модели будут сомнительными? Проблемы ограничены экстраполяцией вне Timeдиапазона? Насколько толерантна линейная регрессия к нарушению этого предположения (т. Е. Насколько …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Я немного потерян в процессе регрессии WLS. Мне дали набор данных, и моя задача состоит в том, чтобы проверить, есть ли гетероскедентность, и если да, я должен запустить регрессию WLS. Я провел тест и нашел доказательства гетероскедентности, поэтому мне нужно запустить WLS. Мне сказали, что WLS - это в основном …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

Я хотел бы соответствовать линейной модели (лм), где дисперсия остатков явно зависит от объясняющей переменной. Я знаю, как это сделать, используя glm с семейством Gamma для моделирования дисперсии, а затем поместив ее обратно в веса в функции lm (пример: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) Я размышлял: Это единственная техника? Какие еще подходы …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

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 

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 

Википедия и виньетка R-сэндвич-пакетов дают хорошую информацию о допущениях, подтверждающих стандартные ошибки коэффициента OLS, и математических основах сэндвич-оценок. Мне все еще неясно, как решается проблема гетероскедастичности остатков, возможно потому, что я не совсем понимаю стандартную оценку дисперсии коэффициентов OLS. Какова интуиция за сэндвич-оценщиком?

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Есть ли (более сильная?) Альтернатива квадратному корню арксин для преобразования процент / пропорция? В наборе данных, над которым я сейчас работаю, заметная гетероскедастичность сохраняется после того, как я применяю это преобразование, то есть график зависимости остатков от подгоночных значений все еще очень ромбовидный. Отредактировано, чтобы отвечать на комментарии: данные представляют …

20 data-transformation  generalized-linear-model  heteroscedasticity 

Angrist и Pischke предположили, что устойчивые (то есть устойчивые к гетероскедастичности или неравные отклонения) стандартные ошибки сообщаются как нечто само собой разумеющееся, а не как их проверка. Два вопроса: Как это влияет на стандартные ошибки при этом, когда есть гомоскедастичность? Кто-нибудь на самом деле делает это в своей работе?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Это не вопрос строго статистики - я могу прочитать все учебники о предположениях ANOVA - я пытаюсь выяснить, как фактические работающие аналитики обрабатывают данные, которые не совсем соответствуют предположениям. Я просмотрел множество вопросов на этом сайте в поисках ответов, и я продолжаю находить посты о том, когда не следует использовать …

19 anova  heteroscedasticity  assumptions 

У меня есть график остаточных значений линейной модели в зависимости от подогнанных значений, где гетероскедастичность очень ясна. Однако я не уверен, как мне поступить сейчас, потому что, насколько я понимаю, эта гетероскедастичность делает мою линейную модель недействительной. (Это правильно?) Используйте надежную линейную аппроксимацию, используя rlm()функцию MASSпакета, потому что он явно …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm