Perguntas com a marcação «heteroscedasticity»

Eu tenho uma regressão linear que é muito boa, eu acho (é para um projeto universitário, então eu realmente não preciso ser super preciso). A questão é que, se eu traçar os resíduos versus os valores previstos, há (de acordo com meu professor) uma dica de heterocedasticidade. Mas se eu …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

Atualmente, estou tentando resolver violações às suposições da ANOVA. Eu usei Shapiro-Wilk para testar a normalidade e me envolvi tanto com o teste de Levene quanto com o teste de igualdade de variância de Bartlett. Desde então, o log transformou meus dados para tentar corrigir as variações desiguais. Eu refiz …

11 anova  data-transformation  heteroscedasticity  levenes-test 

Eu tenho um experimento no qual estou fazendo medições de uma variável normalmente distribuída ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Entretanto, experimentos anteriores forneceram algumas evidências de que o desvio padrão é uma função afim de uma variável independente , ou seja,Xσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

Estou procurando a contrapartida bayesiana do teste t de duas amostras com variações desiguais (o teste de Welch). Também estou procurando um teste multivariado, como a estatística T de Hotelling. Referências apreciadas. Para o caso multivariado, suponha que temos e , em que (resp ) é um atalho para uma …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

Eu executei o teste de Levene e Bartlett em grupos de dados de um de meus experimentos para confirmar que não estou violando a suposição da ANOVA de homogeneidade de variações. Gostaria de verificar com vocês que não estou fazendo suposições erradas, se você não se importa: D O valor …

11 anova  heteroscedasticity  levenes-test 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Estou executando a regressão linear múltipla abaixo em R para prever retornos sobre o fundo gerenciado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aqui, apenas GRI e MBA são preditores binários / dicotômicos; os preditores restantes são contínuos. Estou usando esse código para gerar gráficos residuais para as variáveis ​​binárias. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

Estou executando uma regressão OLS em pool usando o pacote plm em R. No entanto, minha pergunta é mais sobre estatísticas básicas, então tento publicá-la aqui primeiro;) Como meus resultados de regressão produzem resíduos heterocedásticos, eu gostaria de tentar usar erros padrão robustos de heterocedasticidade. Como resultado coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0")), …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Antes de fazer essa pergunta, pesquisei em nosso site e encontrei muitas perguntas semelhantes (como aqui , aqui e aqui ). Mas acho que essas perguntas relacionadas não foram bem respondidas ou discutidas, portanto, gostaria de levantar essa questão novamente. Eu acho que deve haver uma grande quantidade de audiência …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

Eu tenho uma série de distribuições de cauda pesada e inclinadas à esquerda que gostaria de mostrar. Existem 42 distribuições ao longo de três factores (referidas como A, Be Cabaixo). Além disso, a variação está encolhendo entre os fatores B. O problema que tenho é que é difícil diferenciar as …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

Eu tenho o seguinte modelo linear: Para abordar a heterocedasticidade dos resíduos, tentei aplicar uma transformação de log na variável dependente como mas ainda vejo o mesmo efeito de dispersão nos resíduos. Os valores de DV são relativamente pequenos, portanto a adição constante de +1 antes de fazer o log …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Se alguém estiver testando a suposição de homoscedasticidade, os testes paramétricos (Teste de Homogeneidade de Variâncias de Bartlett bartlett.test) e não paramétricos (Teste de Homogeneidade de Variâncias de Figner-Killeen fligner.test) estão disponíveis. Como saber qual tipo usar? Isso deve depender, por exemplo, da normalidade dos dados?

10 r  variance  heteroscedasticity  misspecification 

Estou ministrando um curso básico de estatística e hoje cobrirei o teste do qui-quadrado de independência para duas categorias e o teste de homogeneidade. Esses dois cenários são conceitualmente diferentes, mas podem usar a mesma estatística e distribuição de teste. Em um teste de homogeneidade, presume-se que totais marginais para …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Estou tentando simular um conjunto de dados que corresponda aos dados empíricos que tenho, mas não tenho certeza de como estimar os erros nos dados originais. Os dados empíricos incluem heterocedasticidade, mas não estou interessado em transformá-los, mas sim usando um modelo linear com um termo de erro para reproduzir …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Uma das premissas da regressão linear é que deve haver uma variação constante nos termos do erro e que os intervalos de confiança e testes de hipóteses associados ao modelo se baseiam nessa suposição. O que exatamente acontece quando os termos do erro não apresentam uma variação constante?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error