Avant de poser cette question, j'ai fait une recherche sur notre site et j'ai trouvé beaucoup de questions similaires (comme ici , ici et ici ). Mais je pense que ces questions connexes n'ont pas été bien répondues ou discutées, je voudrais donc soulever à nouveau cette question. Je pense qu'il...
J'ai le modèle linéaire suivant: Pour résoudre l'hétéroscédasticité des résidus, j'ai essayé d'appliquer une transformation logarithmique à la variable dépendante comme mais je vois toujours le même effet de fan out sur les résidus. Les valeurs DV sont relativement petites, donc l'addition...
J'ai une série de distributions asymétriques gauches / lourdes que je voudrais montrer. Il y a 42 distributions sur trois facteurs (étiquetés comme A, Bet Cci - dessous). De plus, la variation diminue d'un facteur à l'autre B. Le problème que j'ai est que les distributions sont difficiles à...
J'ai des données de la conception expérimentale suivante: mes observations sont des décomptes du nombre de succès ( K) sur le nombre correspondant d'essais ( N), mesurés pour deux groupes comprenant chacun des Iindividus, à partir de Ttraitements, où dans chaque combinaison de facteurs il y a des...
L'une des hypothèses de régression linéaire est qu'il devrait y avoir une variance constante dans les termes d'erreur et que les intervalles de confiance et les tests d'hypothèse associés au modèle reposent sur cette hypothèse. Que se passe-t-il exactement lorsque les termes d'erreur n'ont pas de...
Supposons que j'observe des vecteurs variables indépendants et → z et une variable dépendante y . Je voudrais adapter un modèle de la forme: y = → x ⊤ → β 1 + σ g ( → z ⊤ → β 2 ) ϵ , où g est une fonction deux fois différentiable à valeur positive, σ est un paramètre d'échelle inconnu , et ϵ est...
En utilisant R sur certaines données et en essayant de voir si mes données sont hétéroscédastiques, j'ai trouvé deux implémentations du test de Breusch-Pagan, bptest (package lmtest) et ncvTest (package car). Cependant, ceux-ci produisent des résultats différents. Quelle est la différence entre les...
J'essaie de simuler un ensemble de données qui correspond aux données empiriques dont je dispose, mais je ne sais pas comment estimer les erreurs dans les données d'origine. Les données empiriques incluent l'hétéroscédasticité, mais je ne suis pas intéressé à les transformer, mais plutôt à utiliser...
Dans cet article , ( Inférence bayésienne pour les composants de la variance utilisant uniquement des contrastes d'erreur , Harville, 1974), l'auteur affirme pour être "bien connu" relation ", pour une régression linéaire où y = X β( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H-1( y- Xβ^) +( β-β^)′( X′H- 1X)...
Je veux exécuter des corrélations sur un certain nombre de mesures où des échelles de Likert ont été utilisées. En regardant les diagrammes de dispersion, il apparaît que les hypothèses de linéarité et d'homoscédasticité peuvent avoir été violées. Étant donné qu'il semble y avoir un débat autour de...
Je sais que l'OLS est non biaisé mais pas efficace sous hétéroscédasticité dans un cadre de régression linéaire. Sur Wikipédia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error L'estimateur MMSE est asymptotiquement non biaisé et sa distribution converge vers la distribution normale: , où I...
Dans la méthode des moindres carrés, nous voulons estimer les paramètres inconnus dans le modèle: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Une fois que nous avons fait cela (pour certaines valeurs observées), nous obtenons la droite de...
Dans RJe peux effectuer un test de Breusch – Pagan pour l'hétéroscédasticité en utilisant la ncvTestfonction du carpackage. Un test de Breusch – Pagan est un type de test du chi carré. Comment interpréter ces résultats: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 =...
J'essaie de produire un modèle mixte linéaire, le code R est le suivant. lme (Average.payoff ~ Game + Type + Others.Type + Game: Type + Game: Others.Type + Type: Others.Type, random = ~ 1 | Subjects, method = "REML", data = Subjectsm1) -> lme1 Le terme de réponse Average.payoff est continu...
J'ai du mal à distinguer les concepts de scédasticité et de stationnarité. Si je comprends bien, l'hétéroscédasticité correspond à des variabilités différentes dans les sous-populations et la non-stationnarité est une moyenne / variance changeante au fil du temps. S'il s'agit d'une compréhension...
J'ai un exemple de jeu de données comme suit: 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)...
Je recherche de l'aide, des conseils ou des astuces pour expliquer l'hétérogénéité / l'hétéroscédasticité aux biologistes de mon service. En particulier, je veux expliquer pourquoi il est important de le rechercher et de le traiter s'il existe, je cherchais des opinions sur les questions suivantes....
Je cherche la bonne terminologie statistique pour décrire le problème suivant. Je veux caractériser un appareil électronique qui a une réponse linéaire Oui=β0+β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon où ϵ ∼ N( 0 ,σ2r o)ϵ∼N(0,σro2)\epsilon \sim N(0,\sigma^2_{ro})est un terme dû au bruit de...
Ces jours-ci, je travaille avec Breusch-Pagan pour tester l'homoscédasticité. J'ai testé les prix de deux actions avec cette méthode. Voici le résultat: > mod <- lm(prices[,1] ~ prices[,2]) > bp <- bptest(mod) > bp studentized Breusch-Pagan test data: prices[, 1] ~ prices[, 2] BP =...
J'essaie de créer un modèle de prédiction en utilisant la régression. Voici le tracé de diagnostic pour le modèle que j'obtiens en utilisant lm () dans R: Ce que j'ai lu dans le graphique QQ, c'est que les résidus ont une distribution à queue lourde, et le graphique Residuals vs Fitted semble...