Preguntas etiquetadas con heteroscedasticity

La impresión que obtuve, en base a varios documentos, libros y artículos que he leído, es que la forma recomendada de ajustar una distribución de probabilidad en un conjunto de datos es mediante el uso de la estimación de máxima verosimilitud (MLE). Sin embargo, como físico, una forma más intuitiva …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

Realmente no entiendo la heterocedasticidad. Me gustaría saber si mi modelo es apropiado o no de acuerdo con este argumento.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Este enlace de wikipedia enumera una serie de técnicas para detectar la heterocedasticidad residual de OLS. Me gustaría saber qué técnica práctica es más eficiente en la detección de regiones afectadas por la heterocedasticidad. Por ejemplo, aquí la región central en la trama 'Residuals vs Fitted' de OLS tiene una …

16 regression  least-squares  heteroscedasticity 

Estoy trabajando en mi tesis de maestría en este momento y planeé ejecutar las estadísticas con SigmaPlot. Sin embargo, después de pasar un tiempo con mis datos, llegué a la conclusión de que SigmaPlot podría no ser adecuado para mi problema (puedo estar equivocado), así que comencé mis primeros intentos …

16 r  anova  nonparametric  heteroscedasticity 

Hace unos meses publiqué una pregunta sobre las pruebas de homocedasticidad en R en SO, y Ian Fellows respondió eso (parafrasearé su respuesta muy libremente): Las pruebas de homocedasticidad no son una buena herramienta cuando se prueba la bondad de ajuste de su modelo. Con muestras pequeñas, no tiene suficiente …

16 hypothesis-testing  anova  nonparametric  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Estoy tratando de hacer una regresión en los datos heteroscedasticos donde trato de predecir las varianzas de error, así como los valores medios en términos de un modelo lineal. Algo como esto: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} En palabras, los datos …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Pregunta: ¿Cuáles son las principales diferencias y similitudes entre el uso de los errores estándar de Newey-West (1987) y Hansen-Hodrick (1980)? ¿En qué situaciones se debe preferir uno de estos sobre el otro? Notas: Sí sé cómo funciona cada uno de estos procedimientos de ajuste; sin embargo, aún no he …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

El procedimiento de prueba t de SPSS informa 2 análisis cuando se comparan 2 medias independientes, un análisis con variaciones iguales asumidas y otro con variaciones iguales no asumidas. Los grados de libertad (df) cuando se asumen variaciones iguales son siempre valores enteros (e iguales n-2). El df cuando no …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

Entiendo que la Prueba de Bartlett se preocupa por determinar si sus muestras son de poblaciones con varianzas iguales. Si las muestras son de poblaciones con varianzas iguales, no podemos rechazar la hipótesis nula de la prueba y, por lo tanto, un análisis de componentes principales es inapropiado. No estoy …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

Si en las regresiones estándar de OLS se violan dos supuestos (distribución normal de errores, homocedasticidad), ¿son los errores estándar de arranque y los intervalos de confianza una alternativa apropiada para llegar a resultados significativos con respecto a la importancia de los coeficientes regresores? ¿Las pruebas de significación con errores …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

Hice esta pregunta ayer en StackOverflow, y obtuve una respuesta, pero acordamos que parece un poco hack y que puede haber una mejor manera de verlo. La pregunta: me gustaría calcular los errores estándar de Newey-West (HAC) para un vector (en este caso, un vector de devoluciones de acciones). La …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Me gustaría comparar las medias en tres grupos de igual tamaño (el mismo tamaño de muestra es pequeño, 21). Las medias de cada grupo se distribuyen normalmente, pero sus variaciones son desiguales (probadas a través de Levene). ¿Es una transformación la mejor ruta en esta situación? ¿Debo considerar algo más …

12 anova  variance  heteroscedasticity 

De Econometrics , por Fumio Hayashi (Chpt 1): Homocedasticidad incondicional: El segundo momento de los términos de error E (εᵢ²) es constante a través de las observaciones La forma funcional E (εᵢ² | xi) es constante a través de las observaciones Homocedasticidad condicional: Se levanta la restricción de que el …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling