Bevor ich diese Frage stellte, habe ich unsere Website durchsucht und viele ähnliche Fragen gefunden (wie hier , hier und hier ). Ich bin jedoch der Meinung, dass diese verwandten Fragen nicht gut beantwortet oder diskutiert wurden, und möchte diese Frage daher erneut stellen. Ich denke, es sollte...
Ich habe eine Reihe von linksgerichteten / schwerschwänzigen Distributionen, die ich zeigen möchte. Es gibt 42 Verteilungen über drei Faktoren (markiert als A, Bund Cunten). Außerdem schrumpft die Variation über den Faktor hinweg B. Das Problem, das ich habe, ist, dass die Verteilungen über die...
Ich habe folgendes lineares Modell: Um die Heteroskedastizität der Residuen zu beheben, habe ich versucht, eine Protokolltransformation auf die abhängige Variable als anzuwenden, aber ich sehe immer noch den gleichen Fan-Out-Effekt auf die Residuen. Die DV-Werte sind relativ klein, so dass die...
Ich habe Daten aus dem folgende experimentellen Design: meine Beobachtungen zählen die Anzahl der Erfolge sind ( K) aus Anzahl der Versuche von entsprechenden ( N), gemessen für zwei Gruppen von jeweils umfassten IIndividuen, von TBehandlungen, wobei in jeder solchen Faktorkombination gibt es...
Ich versuche, einen Datensatz zu simulieren, der mit meinen empirischen Daten übereinstimmt, bin mir jedoch nicht sicher, wie ich die Fehler in den Originaldaten abschätzen soll. Die empirischen Daten beinhalten Heteroskedastizität, aber ich bin nicht daran interessiert, sie weg zu transformieren,...
Wenn ich R für einige Daten verwende und versuche festzustellen, ob meine Daten heteroskedastisch sind oder nicht, habe ich zwei Implementierungen des Breusch-Pagan-Tests gefunden, bptest (Paket lmtest) und ncvTest (Paketauto). Diese führen jedoch zu unterschiedlichen Ergebnissen. Was ist der...
In diesem ( Bayesianische Inferenz für Varianzkomponenten, die nur Fehlerkontraste verwenden , Harville, 1974) behauptet der Autor als "bekannt" Beziehung ", für eine lineare Regression wobei y = X
Eine der Annahmen der linearen Regression ist, dass die Fehlerterme eine konstante Varianz aufweisen sollten und dass die mit dem Modell verbundenen Konfidenzintervalle und Hypothesentests auf dieser Annahme beruhen. Was genau passiert, wenn die Fehlerterme keine konstante Varianz...
Angenommen, ich beobachte unabhängige Variablenvektoren und und die abhängige Variable . Ich möchte ein Modell der Form : wobei eine positiv differenzierte, doppelt differenzierbare Funktion ist, ein unbekannter Skalierungsparameter ist und eine Gaußsche Zufallsvariable mit einer mittleren Varianz...
Ich weiß, dass OLS unvoreingenommen, aber unter Heteroskedastizität in einer linearen Regressionsumgebung nicht effizient ist. In Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error Der MMSE-Schätzer ist asymptotisch unvoreingenommen und konvergiert in der Verteilung zur...
Ich möchte Korrelationen für eine Reihe von Messungen durchführen, bei denen Likert-Skalen verwendet wurden. Betrachtet man die Streudiagramme, so scheint es, dass die Annahmen der Linearität und Homoskedastizität verletzt wurden. Angesichts der Tatsache, dass es offenbar eine Debatte über die...
Bei der Methode der kleinsten Quadrate möchten wir die unbekannten Parameter im Modell schätzen: Y.j= α + βxj+ εj( j = 1 ... n )Y.j=α+βxj+εj(j=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Sobald wir dies getan haben (für einige beobachtete Werte), erhalten wir die...
In Rkann ich mit der ncvTestFunktion des carPakets einen Breusch-Pagan-Test auf Heteroskedastizität durchführen . Ein Breusch-Pagan-Test ist eine Art Chi-Quadrat-Test. Wie interpretiere ich diese Ergebnisse: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1,...
Ich versuche ein lineares gemischtes Modell zu erzeugen. Der R-Code lautet wie folgt. lme (Average.payoff ~ Spiel + Typ + Andere.Typ + Spiel: Typ + Spiel: Andere.Typ + Typ: Andere.Typ, zufällig = ~ 1 | Subjekte, Methode = "REML", Daten = Subjektsm1) -> lme1 Der Antwortterm Average.payoff ist...
Ich habe Probleme, zwischen den Konzepten der Skedastizität und der Stationarität zu unterscheiden. Nach meinem Verständnis ist die Heteroskedastizität eine unterschiedliche Variabilität in Subpopulationen, und die Nichtstationarität ist ein sich im Laufe der Zeit ändernder Mittelwert /...
Ich habe einen Beispieldatensatz wie folgt: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1)...
Ich suche nach der richtigen statistischen Terminologie, um das folgende Problem zu beschreiben. Ich möchte ein elektronisches Gerät charakterisieren, das eine lineare Antwort hat Y.= β0+ β1X.+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon Dabei ist ein Begriff aufgrund des Ausleserauschens des...
In diesen Tagen arbeite ich mit Breusch-Pagan zusammen , um die Homoskedastizität zu testen. Ich habe die Preise von zwei Aktien mit dieser Methode getestet. Das ist das Ergebnis: > mod <- lm(prices[,1] ~ prices[,2]) > bp <- bptest(mod) > bp studentized Breusch-Pagan test data:...
Ich versuche, mithilfe der Regression ein Vorhersagemodell zu erstellen. Dies ist das Diagnosediagramm für das Modell, das ich durch die Verwendung von lm () in R erhalte: Was ich aus dem QQ-Diagramm gelesen habe, ist, dass die Residuen eine starke Verteilung haben, und das Diagramm Residuen gegen...
Ich benutze R, um eine lineare Regression durchzuführen. Ich habe Möglichkeiten gesehen, Vorhersageintervalle zu berechnen, aber diese hängen von homoskedastischen Daten ab. Gibt es eine Möglichkeit, Vorhersageintervalle mit heteroskedastischen Daten zu