assumptions पर टैग किए गए जवाब

मैं जिस महिला के लिए काम कर रही थी, उसने मुझे कुछ आंकड़ों पर एक तरफ़ा एनोवा करने के लिए कहा। मैंने जवाब दिया कि डेटा दोहराए गए उपाय (समय श्रृंखला) डेटा थे, और मुझे लगा कि स्वतंत्रता की धारणा का उल्लंघन किया गया था। उसने उत्तर दिया कि मुझे …

12 assumptions 

यहाँ रैखिक प्रतिगमन में सामान्यता की धारणा की गलत व्याख्या की गई है (कि 'सामान्यता' अवशिष्ट के बजाय X और / या Y को संदर्भित करता है), और पोस्टर पूछता है कि क्या गैर-सामान्य रूप से X और Y का होना संभव है और अभी भी सामान्य रूप से अवशिष्ट …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

मान लें कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल है Model1और vcov(Model1)निम्नलिखित मैट्रिक्स देता है: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 इस उदाहरण के लिए, यह मैट्रिक्स वास्तव में क्या प्रदर्शित करता है? …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

यह पेपर डेटा का विश्लेषण करने के लिए सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (द्विपद और नकारात्मक द्विपद त्रुटि वितरण) का उपयोग करता है। लेकिन फिर विधियों के सांख्यिकीय विश्लेषण अनुभाग में, यह कथन है: ... और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके उपस्थिति डेटा मॉडलिंग करके, और सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जीएलएम) का …

12 generalized-linear-model  assumptions 

त्रुटियों पर वितरणात्मक धारणा को स्थान देना क्यों आवश्यक है, अर्थात yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ।ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) लिखा क्यों नहीं yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) जहां या तो मामले में । मैंने देखा है कि यह माना जाता है कि वितरण संबंधी मान्यताओं …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

मैं प्रयोगात्मक मनोविज्ञान में एक पीएचडी छात्र हूं और मैं अपने कौशल और ज्ञान को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत करता हूं कि मुझे अपने डेटा का विश्लेषण कैसे करना है। मनोविज्ञान में मेरे 5 वें वर्ष तक, मैंने सोचा कि प्रतिगमन-जैसे मॉडल (जैसे, एनोवा) निम्नलिखित बातों को मानते …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

यदि हम एक युग्मित टी-टेस्ट आयोजित करना चाहते हैं, तो आवश्यकता है (यदि मैं सही ढंग से समझता हूं) कि माप की मिलान इकाइयों के बीच औसत अंतर सामान्य रूप से वितरित किया जाएगा। युग्मित टी-टेस्ट में, यह मांग में व्यक्त किया गया है (AFAIK) कि माप की मिलान इकाइयों …

12 t-test  normality-assumption  assumptions 

से अर्थमिति , फ़ुमिओ हयाशि द्वारा (Chpt 1): बिना शर्त होमोसेक्शुअलिटी: त्रुटि शब्दों E (εᵢ²) का दूसरा क्षण अवलोकनों में स्थिर है कार्यात्मक रूप E (x | xi) अवलोकनों में स्थिर है सशर्त समरूपता: प्रतिबंधों में निरंतर त्रुटि E (is) के दूसरे क्षण का प्रतिबंध हटा दिया जाता है इस …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

प्रसंग: एक पिछले प्रश्न में, @ रोबी ने लगभग 600 मामलों के साथ एक अध्ययन में पूछा कि सामान्यता के परीक्षणों ने महत्वपूर्ण गैर-सामान्यता का सुझाव दिया फिर भी भूखंडों ने सामान्य वितरण का सुझाव दिया । कई लोगों ने यह मुद्दा बनाया कि सामान्यता का महत्व परीक्षण बहुत उपयोगी …

12 statistical-significance  normal-distribution  normality-assumption  assumptions 

मैं जांचना चाहता हूं कि क्या मैं वास्तव में [क्लासिक, रैखिक] कारक विश्लेषण (एफए) को समझ गया हूं , विशेष रूप से ऐसी धारणाएं जो एफए (और संभवतः बाद में) एफए से पहले बनी हैं। कुछ डेटा को शुरू में सहसंबद्ध किया जाना चाहिए और उनके बीच एक संभावित रैखिक …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

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 

रैखिक प्रतिगमन की धारणा के रूप में, त्रुटि के वितरण की सामान्यता कभी-कभी गलत तरीके से "विस्तारित" होती है या इसे y या x की सामान्यता की आवश्यकता के रूप में व्याख्या की जाती है। क्या ऐसा परिदृश्य / डेटासेट बनाना संभव है, जहां X और Y गैर-सामान्य हों, लेकिन …

11 regression  linear-model  assumptions 

मैं रैखिक प्रतिगमन को संशोधित कर रहा हूं। Greene राज्यों द्वारा पाठ्यपुस्तक: अब, निश्चित रूप से रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर अन्य धारणाएं होंगी, जैसे कि | यह धारणा रैखिकता धारणा के साथ संयुक्त है (जो कि प्रभाव में को परिभाषित करता है ), मॉडल पर संरचना डालता है।E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon हालांकि, linearity …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

मैं समझता हूं कि रैखिक प्रतिगमन में त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित माना जाता है, y के अनुमानित मूल्य पर सशर्त। तब हम अवशिष्टों को त्रुटियों के लिए एक प्रकार के प्रॉक्सी के रूप में देखते हैं। अक्सर इस तरह से आउटपुट जेनरेट करने की सिफारिश की जाती है …

10 regression  assumptions 

दोहराए गए उपाय ANOVA गोलाकार क्यों मानते हैं? गोलाकारता से मेरा तात्पर्य यह है कि समूहों के बीच सभी जोड़ीदार अंतरों का विचरण समान होना चाहिए। विशेष रूप से, मुझे यह समझ में नहीं आता है कि यह धारणा क्यों होनी चाहिए और यह नहीं कि देखे गए समूह अंकों …

10 anova  repeated-measures  assumptions  sphericity