Câu hỏi được gắn thẻ «heteroscedasticity»

Phương sai không liên tục dọc theo một số liên tục trong một quá trình ngẫu nhiên.

2
Ước tính tỷ lệ mà ở đó độ lệch chuẩn với một biến độc lập
Tôi có một thí nghiệm trong đó tôi đang thực hiện các phép đo của biến phân phối bình thường ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Tuy nhiên, các thử nghiệm trước đây đã cung cấp một số bằng chứng cho thấy độ lệch chuẩn là hàm affine của biến độc lập …
3
Giải thích các giá trị p được tạo ra bởi phép thử của Levene hoặc Bartlett về tính đồng nhất của phương sai
Tôi đã chạy thử nghiệm của Levene và Bartlett trên các nhóm dữ liệu từ một trong những thử nghiệm của tôi để xác thực rằng tôi không vi phạm giả định của ANOVA về tính đồng nhất của phương sai. Tôi muốn kiểm tra với các bạn rằng tôi …
1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
2
Làm thế nào để thực hiện phân tích dư cho các yếu tố dự đoán độc lập nhị phân / nhị phân trong hồi quy tuyến tính?
Tôi đang thực hiện nhiều hồi quy tuyến tính dưới đây trong R để dự đoán lợi nhuận của quỹ được quản lý. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Ở đây chỉ GRI & MBA là các yếu tố dự đoán nhị phân / nhị phân; các dự đoán còn lại là …
2
Khi nào nên sử dụng (không) thử nghiệm tham số của giả định homoscedasticity?
Nếu một người đang kiểm tra giả định về tính đồng nhất, thì các phép thử tham số (Bartlett Test of Homogeneity of Variances, bartlett.test) và không tham số (Figner-Killeen Test of Homogeneity of Variances, fligner.test) đều có sẵn. Làm thế nào để biết loại nào để sử dụng? Điều …
3
Hậu quả của việc có phương sai không liên tục trong các điều khoản lỗi trong hồi quy tuyến tính là gì?
Một trong những giả định của hồi quy tuyến tính là cần có sự khác biệt không đổi trong các điều khoản lỗi và các khoảng tin cậy và kiểm tra giả thuyết liên quan đến mô hình dựa trên giả định này. Điều gì chính xác xảy ra khi …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.