Odnosi się do warunków, w których procedura statystyczna daje prawidłowe oszacowania i / lub wnioskowanie. Na przykład wiele technik statystycznych wymaga założenia, że dane są w jakiś sposób losowo próbkowane. Teoretyczne wyniki dotyczące estymatorów zwykle wymagają założeń dotyczących mechanizmu generowania danych.
Jakie są typowe założenia regresji liniowej? Czy obejmują one: liniowa zależność między zmienną niezależną i zależną niezależne błędy normalny rozkład błędów homoscedastyczność Czy są jeszcze
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić...
Obecnie pracuję nad quasi-eksperymentalnym artykułem badawczym. Mam tylko 15-osobową próbkę ze względu na małą populację w wybranym obszarze i tylko 15 spełnia moje kryteria. Czy 15 to minimalny rozmiar próbki do obliczenia dla testu t i testu F. Jeśli tak, to gdzie mogę uzyskać artykuł lub książkę...
Przypuszczam, że denerwuję się za każdym razem, gdy słyszę, jak ktoś mówi, że nienormalność reszt i / lub heteroskedastyczność narusza założenia OLS. Do oszacowania parametrów w modelu OLS żadne z tych założeń nie jest konieczne w twierdzeniu Gaussa-Markowa. Widzę, jak to ma znaczenie w testowaniu...
Strona Wikipedii na temat ANOVA wymienia trzy założenia , a mianowicie: Niezależność przypadków - jest to założenie modelu upraszczającego analizę statystyczną. Normalność - rozkłady reszt są normalne. Równość (lub „jednorodność”) wariancji, zwana homoscedastycznością ... Punkt zainteresowania...
Na tej stronie jest kilka wątków omawiających, jak ustalić, czy reszty OLS są asymptotycznie normalnie rozłożone. Inny sposób oceny normalności reszt za pomocą kodu R znajduje się w tej doskonałej odpowiedzi . To kolejna dyskusja na temat praktycznej różnicy między znormalizowanymi a...
Uczę się analizy przeżycia z tego postu na UCLA IDRE i potknąłem się w sekcji 1.2.1. Samouczek mówi: ... jeśli wiadomo, że czasy przeżycia są rozkładane wykładniczo , to prawdopodobieństwo zaobserwowania czasu przeżycia ... Dlaczego zakłada się, że czasy przeżycia rozkładają się wykładniczo?...
Rozważ następującą liczbę z modeli liniowych Faraway z R (2005, s. 59). Pierwszy wykres wydaje się wskazywać, że reszty i dopasowane wartości są nieskorelowane, ponieważ powinny być w homoscedastycznym modelu liniowym z błędami o rozkładzie normalnym. Dlatego drugi i trzeci wykres, które wydają...
Pracuję z dużym zestawem danych (poufnym, więc nie mogę udostępniać zbyt wiele) i doszedłem do wniosku, że konieczna będzie regresja dwumianowa. Nigdy wcześniej nie dokonywałem regresji glm i nie mogę znaleźć żadnych jasnych informacji na temat założeń. Czy są takie same dla MLR? Czy mogę...
Moje pytanie wypływa z tego komentarza na blogu Andrew Gelmana, w którym opowiada się za stosowaniem 50% przedziałów ufności zamiast 95% przedziałów ufności, chociaż nie dlatego, że są one dokładniej oszacowane: Wolę przerwy od 50% do 95% z 3 powodów: Stabilność obliczeniowa, Bardziej...
Przy dopasowywaniu modelu regresji, co się stanie, jeśli założenia wyników nie zostaną spełnione, w szczególności: Co się stanie, jeśli pozostałości nie będą homoscedastyczne? Jeśli reszty wykazują rosnący lub malejący wzór na wykresie Resztki vs. Dopasowany. Co się stanie, jeśli reszty nie...
Próbuję zrozumieć, co oznacza założenie niezależnych obserwacji . Niektóre definicje to: „Dwa zdarzenia są niezależne wtedy i tylko wtedy, gdy .” ( Słownik terminów statystycznych )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P.(za∩b)=P.(za)∗P.(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) „wystąpienie jednego zdarzenia nie zmienia...
Jako przykład rozważmy ChickWeightzestaw danych w R. Wariancja oczywiście rośnie z czasem, więc jeśli użyję prostej regresji liniowej, takiej jak: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Moje pytania: Które aspekty modelu będą wątpliwe? Czy problemy ograniczają się do ekstrapolacji...
Nauczyłem się, że muszę testować normalność nie na surowych danych, ale na ich pozostałościach. Czy powinienem obliczyć pozostałości, a następnie wykonać test W Shapiro – Wilka? Czy reszty są obliczane jako: ?Xja- znaczyXja-oznaczaćX_i - \text{mean} Zobacz moje poprzednie pytanie dotyczące moich...
Test Mantela jest zwykle stosowany do symetrycznych macierzy odległości / różnic. O ile rozumiem, założeniem testu jest to, że miarą używaną do definiowania różnic musi być co najmniej półmetryka (spełniać standardowe wymagania metryki, ale nie nierówność trójkąta). Czy założenie symetrii może być...
Chcę stworzyć model logistyczny z moich danych ankietowych. To niewielka ankieta dotycząca czterech kolonii mieszkalnych, w której przeprowadzono wywiad tylko z 154 respondentami. Moja zmienna zależna to „zadowalające przejście do pracy”. Stwierdziłem, że spośród 154 respondentów 73 stwierdziło, że...
Przeprowadziłem powtarzający się projekt, w którym przetestowałem 30 mężczyzn i 30 kobiet w trzech różnych zadaniach. Chcę zrozumieć, jak różni się zachowanie mężczyzn i kobiet i jak to zależy od zadania. Użyłem zarówno pakietu lmer, jak i lme4, aby to zbadać, jednak utknąłem przy próbie...
Czytałem, że test t jest „dość solidny”, gdy rozkłady próbek odbiegają od normalności. Oczywiście ważny jest rozkład próbkowania różnic. Mam dane dla dwóch grup. Jedna z grup jest mocno wypaczona względem zmiennej zależnej. Wielkość próby jest dość mała dla obu grup (n = 33 w jednej i 45 w...
Jestem trochę zdezorientowany, jakie są założenia regresji liniowej. Do tej pory sprawdziłem, czy: wszystkie zmienne objaśniające korelowały liniowo ze zmienną odpowiedzi. (Tak było) między zmiennymi objaśniającymi była jakakolwiek kolinearność. (była niewielka kolinearność). odległości Cooka od...
Rozważmy standardowy model regresji wielokrotnej gdzie , więc normalność, homoscedastyczność i nieskorelacja błędów pozostają w mocy.Y= Xβ+ εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε ∼ N( 0 , σ2)jan)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) Załóżmy, że wykonujemy regresję grzbietu, dodając tę...