heteroscedasticity पर टैग किए गए जवाब

कुछ डेटा पर R का उपयोग करना और यह देखने की कोशिश करना कि मेरा डेटा विषमलैंगिक है या नहीं, मैंने ब्रेक्स-पैगन परीक्षण के दो कार्यान्वयन पाए हैं, बीपेस्ट (पैकेज lmtest) और ncvTest (पैकेज कार)। हालांकि, ये अलग-अलग परिणाम देते हैं। दोनों के बीच क्या अंतर है? आपको एक या …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

में इस पत्र , ( विचरण अवयव के लिए बायेसियन निष्कर्ष केवल का उपयोग करते हुए विरोधाभासों में त्रुटि , Harville, 1974), लेखक का दावा है एक "प्रसिद्ध" बनने के लिए संबंध ", एक रैखिक प्रतिगमन जहां (y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta)y=Xβ+ϵ,y=Xβ+ϵ,y=X\beta+\epsilon,ϵ∼N(0,H).ϵ∼N(0,H).\epsilon\sim\mathcal{N}(0, H). यह सर्वविदित कैसे है? इसे साबित करने का सबसे सरल तरीका …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

मुझे पता है कि ओएलएस निष्पक्ष है, लेकिन रैखिक प्रतिगमन सेटिंग में विषमलैंगिकता के तहत कुशल नहीं है। विकिपीडिया में http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error MMSE आकलनकर्ता विषम रूप से निष्पक्ष है और यह सामान्य वितरण में वितरण में परिवर्तित होता है: , जहाँ मैं (x) फ़िशर x की जानकारी है। इस प्रकार, MMSE …

9 least-squares  heteroscedasticity  efficiency 

मेरे पास निम्न प्रयोगात्मक डिज़ाइन का डेटा है: मेरे अवलोकन सफलताओं की संख्या की गणना ( K) परीक्षणों की इसी संख्या से बाहर ( N) हैं, दो समूहों के लिए मापा जाता है जिनमें प्रत्येक Iव्यक्ति शामिल है , Tउपचार से, जहां इस तरह के प्रत्येक कारक संयोजन में Rप्रतिकृति …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

कम से कम वर्गों की विधि में हम मॉडल में अज्ञात मापदंडों का अनुमान लगाना चाहते हैं: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yजे=α+βएक्सजे+εजे(जे=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) एक बार जब हम ऐसा कर लेते हैं (कुछ देखे गए मूल्यों के लिए), तो हमें फिट होने वाली प्रतिगमन लाइन मिल …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

मेरे पास एक उदाहरण डेटा सेट निम्नानुसार है: 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) plot(Volume,Power) …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

मुझे स्कैडैसिटी और स्टेशनरी की अवधारणाओं के बीच अंतर करने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं उन्हें समझता हूं, उप-आबादी में विषमता भिन्नताएं हैं और समय के साथ गैर-स्थिरता एक बदलते माध्य / विचरण है। यदि यह एक सही (यद्यपि सरल) समझ है, तो क्या गैर-स्थैतिकता समय के …

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition 

मान लीजिए मैं स्वतंत्र चर वैक्टर का पालन करता हूं एक्स⃗ x→\vec{x} तथा z⃗ z→\vec{z} और आश्रित चर yyy। मैं फॉर्म का एक मॉडल फिट करना चाहता हूं: y=एक्स⃗ ⊤β1→+ σजी(z⃗ ⊤β2→) ϵ,y=x→⊤β1→+σg(z→⊤β2→)ϵ,y = \vec{x}^{\top}\vec{\beta_1} + \sigma g\left(\vec{z}^{\top} \vec{\beta_2}\right) \epsilon, कहाँ पे जीgg कुछ सकारात्मक-मूल्यवान दो-भिन्न फ़ंक्शन हैं, σσ\sigma एक …

9 regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares 

मैं कई मापों पर सहसंबंध चलाना चाहता हूं जहां लिकर्ट स्केल का उपयोग किया गया था। बिखराव को देखते हुए यह प्रतीत होता है कि रैखिकता और समरूपता की मान्यताओं का उल्लंघन किया गया है। यह देखते हुए कि ऑर्डिनल लेवल रेटिंग के आस-पास कुछ डिबेट होती है, जो इंटरवल …

9 correlation  scales  heteroscedasticity  likert 

में Rमैं का उपयोग कर heteroscedasticity के लिए एक Breusch-बुतपरस्त परीक्षण प्रदर्शन कर सकते हैं ncvTestके समारोह carपैकेज। ब्रेक्स-पैगन परीक्षण एक प्रकार का ची स्क्वैयर परीक्षण है। मैं इन परिणामों की व्याख्या कैसे करूं: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) …

9 interpretation  heteroscedasticity