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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O que é simetria composta no inglês comum?
I recentemente realizado que um modelo-misturado com apenas sujeito como um factor aleatório e os outros factores, como factores fixos é equivalente a uma ANOVA quando definindo a estrutura de correlação do modelo misto de simetria composto. Portanto, eu gostaria de saber o que significa simetria composta no contexto de …

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Comparando dois modelos usando a função anova () em R
A partir da documentação para anova(): Quando dada uma sequência de objetos, 'anova' testa os modelos um contra o outro na ordem especificada ... O que significa testar os modelos um contra o outro? E por que o pedido importa? Aqui está um exemplo do tutorial GenABEL : > modelAdd …
32 r  anova 

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ANOVA em dados binomiais
Estou analisando um conjunto de dados experimental. Os dados consistem em um vetor pareado do tipo de tratamento e um resultado binomial: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Na coluna de resultados, 1 indica sucesso e 0 indica falha. Eu gostaria de descobrir …


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Várias comparações em um modelo de efeitos mistos
Estou tentando analisar alguns dados usando um modelo de efeito misto. Os dados que eu coletei representam o peso de alguns animais jovens de diferentes genótipos ao longo do tempo. Estou usando a abordagem proposta aqui: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ Em particular, estou usando a solução 2 Então eu tenho algo como require(nlme) …



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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 





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