W modelach liniowych, a szczególnie w ANOVA, kontrast jest liniową kombinacją parametrów ze współczynnikami sumującymi się do zera. Służy do testowania odpowiedniej hipotezy zerowej. Kontrasty są szczególnie często używane z predyktorami jakościowymi (czynnikami) do dokonywania porównań między grupami (kategoriami). [Zobacz też tag „kodowanie kategorialne”]
Proszę podać kod R, który pozwala przeprowadzić ANOVA między podmiotami z kontrastami -3, -1, 1, 3. Rozumiem, że jest debata na temat odpowiedniego rodzaju sumy kwadratów (SS) do takiej analizy. Jednak jako domyślny typ SS używany w SAS i SPSS (typ III) jest uważany za standard w mojej okolicy....
Wykonałem powtarzane pomiary ANOVA w R, jak następuje: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) Jakiej składni w R można użyć do wykonania testu post hoc po ANOVA z powtarzanymi pomiarami? Czy test Tukeya z korekcją Bonferroniego byłby...
Nie rozumiem użycia kontrastów wielomianowych w dopasowaniu regresji. W szczególności mam na myśli kodowanie stosowane Rw celu wyrażenia zmiennej interwałowej (zmienna porządkowa z równo rozmieszczonymi poziomami), opisanej na tej stronie . W przykładzie tej strony , jeśli dobrze zrozumiałem, R...
Powiedzmy, że mam prosty eksperyment czynnikowy 2x2, na którym chcę wykonać ANOVA. W ten sposób na przykład: d <- data.frame(a=factor(sample(c('a1','a2'), 100, rep=T)), b=factor(sample(c('b1','b2'), 100, rep=T))); d$y <- as.numeric(d$a)*rnorm(100, mean=.75, sd=1) +
Jeśli dopasujesz model liniowy lub mieszany, dostępne są różne typy kodowania, aby przekształcić zmienną kategorialną lub nominalną w szereg zmiennych, dla których szacowane są parametry, takie jak atrapa warunkowa (domyślnie R) i kodowanie efektów. Słyszałem, że kodowanie efektów (czasami...
Próbuję uruchomić powtarzane miary Anova w R, a następnie pewne specyficzne kontrasty dla tego zestawu danych. Myślę, że właściwym podejściem byłoby skorzystanie Anova()z pakietu samochodowego. Zilustrujmy moje pytanie na przykładzie zaczerpniętym z ?Anovaużycia OBrienKaiserdanych (uwaga:...
Wysłałem to do mathoverflow i nikt nie odpowiada: Metoda Scheffé do identyfikacji statystycznie istotnych kontrastów jest powszechnie znana. Kontrast wśród środków , o populacji jest liniową kombinacją w którym , a skalarna wielokrotność kontrastu jest zasadniczo tym samym kontrastem, więc można...
Początkujący użytkownik R tutaj zmaga się z ANOVA z powtarzanymi pomiarami. Mam zestaw danych, który składa się z jednego czynnika między podmiotami z 4 poziomami (zakodowanymi w jednej zmiennej zwanej „grupami”) i jednego w obrębie czynników podmiotu z 4 poziomami (zakodowanymi w czterech...
Daj mi pomysł, jak efektywnie przekodować zmienną kategorialną (czynnik) do zestawu ortogonalnych wielomianowych zmiennych kontrastowych. W przypadku wielu typów zmiennych kontrastu (np. Odchylenie, prosty, Helmert itp.) Przejście jest następujące: Skomponuj macierz współczynników kontrastu...
Robię jednokierunkową ANOVA (według gatunków) z niestandardowymi kontrastami. [,1] [,2] [,3] [,4] 0.5 -1 0 0 0 5 1 -1 0 0 12.5 0 1 -1 0 25 0 0 1 -1 50 0 0 0 1 gdzie porównuję intensywność 0,5 z 5, 5 z 12,5 i tak dalej. To dane, nad którymi pracuję z następującymi wynikami Generalized least...
Za pomocą R dopasowałem model liniowy dla jednej zmiennej odpowiedzi z mieszanki predyktorów ciągłych i dyskretnych. Jest to uber-podstawowe, ale mam problem z uchwyceniem, jak działa współczynnik dla współczynnika dyskretnego. Pojęcie: Oczywiście współczynnik zmiennej ciągłej „x” jest stosowany w...
Mam model regresji, który wygląda następująco: Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y = \beta_0+\beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 +\beta_{12}X_1X_2+\beta_{13}X_1X_3+\beta_{123}X_1X_2X_3 ... lub w notacji R: y ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2 + x1:x3...
Używam lmera w R, aby sprawdzić wpływ warunku ( cond) na jakiś wynik. Oto niektóre skompilowane dane, gdzie s jest identyfikatorem podmiotu i a, bi csą warunkami. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b = rnorm(30,...