Preguntas etiquetadas con anova

ANOVA significa ANalysis Of VAriance, un modelo estadístico y un conjunto de procedimientos para comparar medias grupales múltiples. Las variables independientes en un modelo ANOVA son categóricas, pero también se puede usar una tabla ANOVA para probar variables continuas.

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¿Por qué rara vez se informa en los documentos qué tipo de sumas de cuadrados se utilizan en los resultados de Anova?
Después de mi corta experiencia en estadística, parece que el tipo de sumas de cuadrados (tipo I, II, III, IV ...) utilizados para obtener resultados ANOVA podría marcar una diferencia dramática en los resultados de las pruebas (especialmente de modelos con interacciones y faltantes) datos). Sin embargo, aún no he …
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¿Qué pregunta responde ANOVA?
Quiero aprender ANOVA. Antes de comenzar a aprender cómo funciona el algoritmo (qué cálculos deben hacerse) y por qué funciona, primero me gustaría saber qué problema resolvemos realmente con ANOVA, o qué respuesta tratamos de responder. En otras palabras: ¿qué es entrada y qué salida del algoritmo? Entiendo lo que …
9 anova 
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¿Cómo usar anova para la comparación de dos modelos?
¿Cómo debo entender el anovaresultado al comparar dos modelos? Ejemplo: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** La página de manual dice: "Calcular las tablas de análisis de varianza (o desviación) para uno o más objetos de modelo …
9 r  regression  anova 
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prueba anova tipo III para un GLMM
Estoy ajustando un glmermodelo en el lme4paquete R. Estoy buscando una tabla anova con el valor p que se muestra allí, pero no puedo encontrar ningún paquete que se ajuste a ella. ¿Es posible hacerlo en R? El modelo que estoy ajustando es de la forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four …
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R: Anova y regresión lineal
Soy nuevo en estadística y estoy tratando de entender la diferencia entre ANOVA y regresión lineal. Estoy usando R para explorar esto. Leí varios artículos sobre por qué ANOVA y la regresión son diferentes, pero siguen siendo los mismos y cómo se puede visualizar, etc. Creo que soy bonita, pero …
9 r  regression  anova 
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Tipo III sumas de cuadrados
Tengo un modelo de regresión lineal con una variable categórica (macho y hembra) y una variable continua B .UNAUNAAsisiB Configuré códigos de contrastes en R con options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Y ahora tengo sumas de cuadrados de Tipo III para , B y su interacción (A: B) usando .UNAUNAAsisiBdrop1(model, .~., test="F") De lo …
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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para modelos mixtos
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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