Perguntas com a marcação «anova»

ANOVA significa ANalysis Of VAriance, um modelo estatístico e um conjunto de procedimentos para comparar médias de vários grupos. As variáveis ​​independentes em um modelo ANOVA são categóricas, mas uma tabela ANOVA também pode ser usada para testar variáveis ​​contínuas.

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Por que algumas estimativas de regressão diferem por uma mudança de sinal, mas outras não, quando eu mudo o nível de referência?
Suponha que eu tenha um resultado contínuo ye dois fatores preditores fatoriais, cada um com dois níveis. Um dos meus preditores categóricos,, drugpode ter dois níveis ("A" ou "B"), o outro é smokeYes. Quando executo um modelo de regressão, posso escolher a linha de base ou o nível de referência …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Anova da interpretação de saída R
Eu tenho uma pergunta sobre como um estatístico normalmente interpretaria uma saída anova. Digamos que tenho saída anova de R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 2.11405 0.32089 6.588 …
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Teste post-hoc após medidas repetidas de dois fatores ANOVA em R?
Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas para outras …
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Não paramétrico para ANOVA bidirecional (3x3)
Minha variável dependente é contínua, não normal (inclinada para a esquerda de acordo com o teste Shapiro-Wilk). Eu tenho duas variáveis ​​independentes (grupo de tratamento por cor, tipo de alimento). Existem 3 níveis dentro de cada variável independente. O número de observações para cada variável independente não é igual. Procurei …
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Quais são os benefícios da ANOVA sobre um modelo linear normal?
Estou experimentando R e descobri que uma anova () precisa de um objeto do tipo lm. Mas por que devo continuar com uma anova depois disso: > x <- data.frame(rand=rnorm(100), factor=sample(c("A","B","C"),100,replace=TRUE)) > head(x) rand factor 1 0.9640502 B 2 -0.5038238 C 3 -1.5699734 A 4 -0.8422324 B 5 0.2489113 B …
8 r  anova 
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