Каковы обычные предположения для линейной регрессии? Они включают в себя: линейная зависимость между независимой и зависимой переменной независимые ошибки нормальное распределение ошибок гомоскедастичность Есть ли...
Относится к условиям, при которых процедура статистики дает действительные оценки и / или выводы. Например, многие статистические методы требуют допущения, что данные каким-то образом выбираются случайным образом. Теоретические результаты об оценках обычно требуют предположений о механизме генерирования данных.
Каковы обычные предположения для линейной регрессии? Они включают в себя: линейная зависимость между независимой и зависимой переменной независимые ошибки нормальное распределение ошибок гомоскедастичность Есть ли...
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...
В настоящее время я работаю над квази-экспериментальной исследовательской работой. У меня размер выборки только 15 из-за низкой численности населения в выбранной области, и только 15 соответствуют моим критериям. Является ли 15 минимальным размером выборки для t-теста и F-теста? Если так, где я...
Я полагаю, что расстраиваюсь каждый раз, когда слышу, как кто-то говорит, что ненормальность остатков и / или гетероскедастичность нарушают допущения OLS. Для оценки параметров в модели МНК ни одно из этих предположений не является необходимым по теореме Гаусса-Маркова. Я вижу, как это важно в...
На странице Википедии в ANOVA перечислены три предположения , а именно: Независимость случаев - это предположение модели, которая упрощает статистический анализ. Нормальность - распределение остатков нормальное. Равенство (или «однородность») дисперсий, называемых гомоскедастичностью ... Интересным...
На этом сайте есть несколько потоков, обсуждающих, как определить, асимптотически ли нормально распределены остатки OLS . В этом превосходном ответе представлен другой способ оценки нормальности остатков с помощью R-кода . Это еще одно обсуждение практической разницы между стандартизированными и...
Из этого поста я изучаю анализ выживания в UCLA IDRE, и меня обвинили в разделе 1.2.1. Учебник говорит: ... если было известно, что времена выживания экспоненциально распределены , то вероятность наблюдения времени выживания ... Почему время выживания считается экспоненциально распределенным? Это...
Рассмотрим следующую фигуру из линейных моделей Faraway с R (2005, стр. 59). Первый график, по-видимому, указывает на то, что остатки и подогнанные значения некоррелированы, поскольку они должны быть в гомоскедастической линейной модели с нормально распределенными ошибками. Поэтому второй и третий...
Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 6 лет назад . Я работаю с большим набором данных (конфиденциально, поэтому я не могу поделиться слишком много), и пришел к выводу, что отрицательный биномиальный...
Мой вопрос вытекает из этого комментария к сообщению в блоге Эндрю Гельмана, в котором он выступает за использование 50% -ных доверительных интервалов вместо 95% -ных доверительных интервалов, хотя не на том основании, что они более надежно оценены: Я предпочитаю интервалы от 50% до 95% по 3...
При подборе регрессионной модели, что произойдет, если предположения о выходных данных не будут выполнены, а именно Что произойдет, если остатки не будут гомоскедастичными? Если остатки показывают растущий или убывающий паттерн на графике Остатки против Приспособленного. Что произойдет, если...
Я пытаюсь понять, что означает предположение о независимых наблюдениях . Некоторые определения: «Два события независимы тогда и только тогда, когда ». ( Словарь статистических терминов )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) «возникновение одного события не меняет вероятность...
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...
Я узнал, что должен проверять нормальность не на необработанных данных, а на их остатках. Должен ли я рассчитать невязки, а затем пройти тест Шапиро – Вилка? Рассчитываются остатки как: ?Xi−meanXi−meanX_i - \text{mean} Пожалуйста, посмотрите этот предыдущий вопрос для моих данных и...
Тест Мантеля обычно применяется к симметричным матрицам расстояний / разностей. Насколько я понимаю, предположение теста состоит в том, что мера, используемая для определения различий, должна быть, по крайней мере, полуметрической (соответствовать стандартным требованиям метрики, но не неравенству...
Я хочу сделать логистическую модель из моих данных опроса. Это небольшой опрос четырех жилых колоний, в котором было опрошено только 154 респондента. Моя зависимая переменная - «удовлетворительный переход к работе». Я обнаружил, что из 154 респондентов 73 сказали, что они успешно перешли на работу,...
Я выполнил повторный проект, в ходе которого я протестировал 30 мужчин и 30 женщин в трех разных заданиях. Я хочу понять, как поведение мужчин и женщин отличается и как это зависит от задачи. Я использовал оба пакета lmer и lme4, чтобы исследовать это, однако я застрял при попытке проверить...
Я читал, что t- тест является «достаточно надежным», когда распределение выборок отклоняется от нормального. Конечно, важны именно выборочные распределения различий. У меня есть данные для двух групп. Одна из групп сильно отклонена от зависимой переменной. Размер выборки довольно мал для обеих...
Я немного запутался в предположениях о линейной регрессии. До сих пор я проверял: все объясняющие переменные линейно коррелировали с переменной отклика. (Это было так) была какая-то коллинеарность среди объясняющих переменных. (была небольшая коллинеарность). расстояния Кука точек данных моей...
Рассмотрим стандартную модель множественной регрессии где , так что нормальность, гомоскедастичность и некоррелированность ошибок сохраняются.Y= Xβ+ εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε ∼ N( 0 , σ2яN)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) Предположим, что мы выполняем регрессию гребня,...