Perguntas com a marcação «heteroscedasticity»

Variação não constante ao longo de algum continuum em um processo aleatório.



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Medidas de heterocedasticidade de resíduos
Este link da Wikipedia lista uma série de técnicas para detectar a heterocedasticidade dos resíduos de OLS. Eu gostaria de aprender qual técnica prática é mais eficiente na detecção de regiões afetadas pela heterocedasticidade. Por exemplo, aqui a região central do gráfico OLS 'Residuals vs Fitted' parece ter uma variação …



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Previsão de variação de dados heterocedásticos
Estou tentando fazer uma regressão em dados heterocedásticos em que estou tentando prever as variações de erro, bem como os valores médios em termos de um modelo linear. Algo assim: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} Em palavras, os dados consistem em …

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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 


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Explicação para graus de liberdade não inteiros no teste t com variações desiguais
O procedimento do teste t SPSS relata 2 análises ao comparar duas médias independentes, uma análise com variâncias iguais assumidas e outra com variâncias iguais não assumidas. Os graus de liberdade (df) quando pressões iguais são assumidas são sempre valores inteiros (e iguais n-2). O df quando variações diferentes não …


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Os erros padrão do bootstrap e os intervalos de confiança são apropriados nas regressões em que a suposição de homoscedasticidade é violada?
Se nas regressões OLS padrão, duas suposições são violadas (distribuição normal de erros, homocedasticidade), o bootstrapping de erros padrão e intervalos de confiança é uma alternativa apropriada para obter resultados significativos com relação à significância dos coeficientes do regressor? Os testes de significância com erros padrão de inicialização e intervalos …


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Alternativa à variância desigual ANOVA unidirecional
Eu gostaria de comparar as médias entre três grupos de tamanhos iguais (o tamanho igual da amostra é pequeno, 21). As médias de cada grupo são normalmente distribuídas, mas suas variações são desiguais (testadas por Levene). Uma transformação é a melhor rota nessa situação? Devo considerar outra coisa primeiro?


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