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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Regressão vs. discrepância ANOVA (aov vs lm em R)
Eu sempre tive a impressão de que a regressão é apenas uma forma mais geral de ANOVA e que os resultados seriam idênticos. Recentemente, no entanto, executei uma regressão e uma ANOVA nos mesmos dados e os resultados diferem significativamente. Ou seja, no modelo de regressão, os efeitos principais e …
21 r  regression  anova 
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
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 
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Diferença entre ANOVA e teste de Kruskal-Wallis
Estou aprendendo R e tenho experimentado análises de variância. Eu tenho executado ambos kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) e anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Existe uma diferença prática entre esses dois testes? Meu entendimento é que ambos avaliam a hipótese nula de que as populações têm a mesma média.
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Bom recurso para entender ANOVA e ANCOVA?
Estou realizando experimentos para um artigo e estou procurando um livro / site interessante para entender corretamente como ANOVA e ANCOVA funcionam. Eu tenho uma boa formação matemática, então não preciso necessariamente de uma explicação vulgarizada. Eu também gostaria de saber como determinar quando usar ANOVA em vez de ANCOVA.
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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