Próbuję modelować zmienną odpowiedzi, która teoretycznie jest ograniczona między -225 a +225. Zmienna to łączny wynik uzyskany przez badanych podczas gry. Chociaż teoretycznie możliwe jest zdobycie przez uczestników +225 punktów. Pomimo tego, ponieważ wynik zależał nie tylko od działań podmiotów,...
Po tym spotkaniu zadaję pytanie o przekształcone wstecz konwencje dotyczące przedziałów ufności. Zgodnie z tym artykułem nominalny CI transformowany wstecznie CI dla średniej logarytmicznej zmiennej losowej wynosi: LCL(X)=exp(Y+var(Y) UdoL ( X) = exp( Y+ var ( Y)2)+ zvar ( Y)n+ var ( Y)2)2 ( n -...
Obecnie próbuję zaradzić naruszeniom założeń ANOVA. Użyłem Shapiro-Wilka, aby przetestować normalność, i bawiłem się zarówno testem Levene'a, jak i testem równości wariancji Bartletta. Od tego czasu log przekształciłem moje dane, aby spróbować naprawić nierówne wariancje. Zmieniłem test Bartletta...
Podstawowy problem Oto mój podstawowy problem: próbuję zgrupować zestaw danych zawierający niektóre bardzo wypaczone zmienne z licznikami. Zmienne zawierają wiele zer i dlatego nie są zbyt pouczające dla mojej procedury klastrowania - która prawdopodobnie jest algorytmem k-średnich. Dobra,...
Wyobraź sobie, że mamy model regresji liniowej ze zmienną zależną yyy. Znajdziemy toR2)yRy2R^2_y. Teraz wykonujemy kolejną regresję, ale tym razemlog( y)log(y)\log(y)i podobnie znajdź R2)log( y)Rlog(y)2R^2_{\log(y)}. Powiedziano mi, że nie mogę porównać obuR2)R2R^2aby zobaczyć, który model jest...
Muszę przeanalizować za pomocą R dane z ankiety medycznej (z ponad 100 zakodowanymi kolumnami), które pochodzą z CSV. Użyję grzechotkę jakiegoś wstępnej analizy, ale za kulisami to wciąż R. Jeśli odczytam plik.csv () , kolumny z kodami numerycznymi są traktowane jako dane numeryczne. Zdaję sobie...
W analizie wyników testu (np. W edukacji lub psychologii) powszechne techniki analizy często zakładają, że dane są zwykle dystrybuowane. Jednak być może częściej niż nie, wyniki często odbiegają od normy. Znam kilka podstawowych transformacji normalizujących, takich jak: pierwiastki kwadratowe,...
Obecnie biorę swoją pierwszą stosowaną klasę regresji liniowej na poziomie magisterskim i walczę z transformacjami zmiennych predykcyjnych w wielokrotnej regresji liniowej. Tekst, którego używam, Kutner i in. „Stosowane liniowe modele statystyczne” wydaje się nie obejmować mojego pytania. (oprócz...
Moja sytuacja to: Mam 1 zmienną ciągłą zależną i 1 ciągłą zmienną predykcyjną, którą przekształciłem logarytmicznie, aby znormalizować ich reszty dla prostej regresji liniowej. Byłbym wdzięczny za wszelką pomoc dotyczącą powiązania tych zmienionych zmiennych z ich pierwotnym kontekstem. Chcę...
Mam następujący model liniowy: Aby rozwiązać problem heteroscedastyczności resztek, próbowałem zastosować transformację logu do zmiennej zależnej jako ale nadal widzę ten sam efekt rozłożenia na resztki. Wartości DV są stosunkowo małe, więc stałe dodanie +1 przed pobraniem dziennika...
Chcę wykonać wielokrotną regresję liniową, a następnie przewidzieć nowe wartości przy niewielkiej ekstrapolacji. Mam zmienną odpowiedzi w zakresie od -2 do +7 oraz trzy predyktory (zakresy od +10 do +200). Rozkład jest prawie normalny. Ale związek między odpowiedzią a predyktorami nie jest liniowy,...
Mam pytanie dotyczące uogólnionych modeli liniowych (GLM). Moja zmienna zależna (DV) jest ciągła i nie jest normalna. Więc logowałem to przekształciłem (wciąż nie jest normalne, ale poprawiłem). Chcę powiązać DV z dwiema zmiennymi kategorialnymi i jedną ciągłą zmienną zmienną. W tym celu chcę...
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...
Kontekst: Moja organizacja obecnie porównuje statystyki dotyczące różnorodności siły roboczej (np.% Osób niepełnosprawnych,% kobiet,% weteranów) z całkowitą dostępnością siły roboczej dla tych grup na podstawie American Community Survey (projekt ankietowy przeprowadzony przez US Census Bureau)....
Mam przede wszystkim wykształcenie informatyczne, ale teraz próbuję nauczyć się podstawowych statystyk. Mam pewne dane, które moim zdaniem mają rozkład Poissona Mam dwa pytania: Czy to rozkład Poissona? Po drugie, czy można przekształcić to w rozkład normalny? Każda pomoc będzie mile...
Załóżmy, że mam wektor zmiennych zależnych i wektor zmiennej niezależnej. Kiedy jest wykreślane względem , widzę, że istnieje między nimi zależność liniowa (trend wzrostowy). Teraz, to oznacza również, że istnieje liniowa tendencja spadkowa między i .T N X T 1N.NNYYYN.NNXXXYYY...
Książki i dyskusje często stwierdzają, że w obliczu problemów (których jest kilka) za pomocą predyktora, transformacja logów jest możliwa. Rozumiem teraz, że zależy to od rozkładów, a normalność w predyktorach nie jest założeniem regresji; ale transformacja dziennika sprawia, że dane są bardziej...
Słyszałem, że wiele ilości występujących w przyrodzie jest zwykle dystrybuowanych. Jest to zazwyczaj uzasadnione przy użyciu centralnego twierdzenia o limicie, które mówi, że gdy uśrednisz dużą liczbę zmiennych losowych iid, otrzymasz rozkład normalny. Na przykład cecha, która jest określana przez...
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój
Próbuję dopasować model liniowy do niektórych danych za pomocą tylko jednego predyktora (powiedzmy (x, y)). Dane są takie, że dla małych wartości x wartości y ściśle dopasowują się do linii prostej, jednak wraz ze wzrostem wartości x wartości y stają się bardziej zmienne. Oto przykład takich danych...