Si l'on teste l'hypothèse d'homoscédasticité, des tests paramétriques (test de Bartlett d'homogénéité des variances bartlett.test) et non paramétriques (test de Figner-Killeen d'homogénéité des variances fligner.test) sont disponibles. Comment savoir quel type utiliser? Cela devrait-il dépendre,...
Contexte J'ai des données d'une étude de terrain dans laquelle il y a quatre niveaux de traitement et six répétitions dans chacun des deux blocs. (4x6x2 = 48 observations) Les blocs sont distants d'environ 1 mile, et à l'intérieur des blocs, il y a une grille de 42 parcelles de 2m x 4m et une...
J'ai une matrice , où est le nombre de gènes et est le nombre de patients. Quiconque a travaillé avec de telles données sait que est toujours supérieur à . En utilisant la sélection des fonctionnalités, j'ai réduit à un nombre plus raisonnable, mais est toujours supérieur à .p n p n p p nn ×...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
En lisant Les éléments de l'apprentissage statistique , j'ai rencontré le terme «variance ponctuelle» à plusieurs reprises. Bien que j'aie une vague idée de ce que cela signifie probablement, je serais reconnaissant de savoir Comment est-il défini? Comment est-il dérivé?...
J'ai besoin d'obtenir une sorte de "moyenne" parmi une liste de variances, mais j'ai du mal à trouver une solution raisonnable. Il y a une discussion intéressante sur les différences entre les trois moyennes pythagoriciennes (arithmétique, géométrique et harmonique) dans ce fil ; cependant, je ne...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
Cela pourrait être une question fondamentale: quelle est la différence entre le biais et le sous-ajustement? Et, par analogie, quelle est la différence entre la variance et le sur-ajustement? Les termes de chaque paire signifient-ils la même chose? Sinon, quelle est la
Dès le titre je voudrais savoir s'il existe un test statistique qui peut m'aider à identifier une divergence significative entre deux séries chronologiques similaires. Plus précisément, en regardant la figure ci-dessous, je voudrais détecter que les séries commencent à diverger à l'instant t1,...
Quelqu'un peut-il fournir une explication simple (profane) de la relation entre les distributions de Pareto et le théorème central limite (par exemple, s'applique-t-il? Pourquoi / pourquoi pas?)? J'essaie de comprendre la déclaration suivante: "Le théorème de la limite centrale ne fonctionne pas...
Dans le calcul VIF habituel pour une régression linéaire, chaque variable indépendante / explicative est traitée comme la variable dépendante dans une régression des moindres carrés ordinaires. c'est à direXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i...
Christopher Bishop écrit dans son livre Pattern Recognition and Machine Learning une preuve, que chaque composant principal consécutif maximise la variance de la projection à une dimension, après que les données ont été projetées dans l'espace orthogonal aux composants précédemment sélectionnés....
Est-il vrai que la matrice de covariance asymptotique est égale à la matrice de covariance des estimations de paramètres? Sinon, c'est quoi? Et quelle est la différence entre la matrice de covariance et la matrice de covariance asymptotique dans ce cas? Merci
J'ai une question basique. Dire que j'ai deux variables aléatoires, et . Je peux les standardiser en soustrayant la moyenne et en divisant par l'écart-type, c'est-à-dire .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXOuiYYXs t a n da r dje ze d= ( X- E( X) )( SD ( X)
La pondération basée sur la précision est-elle au cœur de la méta-analyse? Borenstein et al. (2009) écrivent que pour qu'une méta-analyse soit possible, il suffit que: Les études rapportent une estimation ponctuelle qui peut être exprimée sous la forme d'un nombre unique. La variance peut être...
Dans les tests d'hypothèses, une question courante est quelle est la variance de la population? Ma question est de savoir comment connaître la variance de la population? Si nous connaissions l'ensemble de la répartition, nous pourrions aussi bien connaître la moyenne de l'ensemble de la population....
Je comprends la preuve que mais je ne comprends pas comment prouver la généralisation à des combinaisons linéaires arbitraires.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Soit scalaires pour donc nous avons un...
J'ai lu quelque part que la raison pour laquelle nous ajustons les différences au lieu de prendre des valeurs absolues lors du calcul de la variance est que la variance définie de la manière habituelle, avec des carrés dans le proposeur, joue un rôle unique dans le théorème de la limite centrale....
Je veux estimer la moyenne d'une fonction f, c'est-à-dire où et sont des variables aléatoires indépendantes. J'ai des échantillons de f mais pas iid: il y a des échantillons iid pour et pour chaque Y i il y a n i échantillons de X : X i , 1 , X i , 2 , … , X i , n jeX Y Y 1 , Y 2 , … Y nEX, Y[ f(...