Вопросы с тегом «heteroscedasticity»

Полагаю, у меня неплохая линейная регрессия (это для университетского проекта, поэтому мне не нужно быть очень точным). Дело в том, что если я построю график зависимости остатков от прогнозируемых значений, то (по словам моего учителя) есть намек на гетероскедастичность. Но если я нанесу QQ-график остатков, ясно, что они нормально распределены. …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

В настоящее время я пытаюсь устранить нарушения в предположениях ANOVA. Я использовал Шапиро-Уилка для проверки нормальности и баловался как с тестом Левена, так и с тестом Бартлетта на дисперсионное равенство. С тех пор журнал преобразовал мои данные, чтобы попытаться исправить неравные отклонения. Я перезапустил тест Бартлетта на преобразованных логарифмических данных, …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

У меня есть эксперимент, в котором я провожу измерения нормально распределенной переменной YYY , Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Однако предыдущие эксперименты предоставили некоторые доказательства того, что стандартное отклонение σσ\sigma является аффинной функцией независимой переменной XXX , т.е. 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) Я хотел бы оценить …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

Я ищу байесовский аналог t-критерия с двумя выборками с неравными отклонениями (критерий Уэлча). Я также ищу многовариантный тест, такой как статистика Т Хотеллинга. Отзывы приветствуются. Для многомерного случая предположим, что у нас есть и , где (соответственно ) - это сокращение для среднего значения выборки, стандартного отклонения выборки и количества …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

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 

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 выполняю множественную линейную регрессию ниже в R, чтобы предсказать доходность управляемого фонда. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Здесь только GRI и MBA являются бинарными / дихотомическими предикторами; остальные предикторы являются непрерывными. Я использую этот код для генерации остаточных графиков для двоичных переменных. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

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 

Прежде чем задать этот вопрос, я сделал поиск наш сайт и нашел много подобных вопросов, (например , здесь , здесь и здесь ). Но я чувствую, что эти смежные вопросы не получили должного ответа или обсуждения, поэтому я хотел бы снова поднять этот вопрос. Я чувствую, что должно быть большое …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

У меня есть серия дистрибутивов с левосторонним и тяжелым хвостом, которые я хотел бы показать. Есть 42 распределения через три фактора (помечено как A, Bи Cниже). Кроме того, изменение сокращается через фактор B. У меня проблема в том, что распределение трудно дифференцировать по шкале результата (соотношение или кратное изменение): Регистрация …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

У меня есть следующая линейная модель: журнал( Y+ 1 )log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: 0.0001066 Median : 0.0003060 Mean : 0.0004617 3rd Qu.: 0.0006333 Max. : 0.0105730 NA's :30.0000000 Как я могу преобразовать переменные, чтобы улучшить ошибку и дисперсию предсказания, особенно для крайних правых значений?

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Если проверяется предположение о гомоскедастичности, то доступны параметрический (критерий Бартлетта однородности отклонений bartlett.test) и непараметрический (критерий Фигнера-Киллина однородности отклонений fligner.test). Как сказать, какой использовать? Должно ли это зависеть, например, от нормальности данных?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

Я преподаю базовый курс статистики, и сегодня я рассмотрю критерий независимости по критерию хи-квадрат для двух категорий и критерий однородности. Эти два сценария концептуально различны, но могут использовать одну и ту же статистику теста и распределение. В тесте на однородность предполагается, что предельные итоги для одной из категорий являются частью …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Я пытаюсь смоделировать набор данных, который соответствует имеющимся у меня эмпирическим данным, но я не уверен, как оценить ошибки в исходных данных. Эмпирические данные включают гетероскедастичность, но я не заинтересован в ее преобразовании, а скорее использую линейную модель с ошибочным термином для воспроизведения моделирования эмпирических данных. Например, допустим, у меня …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Одно из предположений о линейной регрессии состоит в том, что должна быть постоянная дисперсия в терминах ошибок и что доверительные интервалы и проверки гипотез, связанные с моделью, основаны на этом предположении. Что именно происходит, когда члены ошибки не имеют постоянной дисперсии?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error