Preguntas etiquetadas con heteroscedasticity

Usando R en algunos datos e intentando ver si mis datos son o no heteroscedásticos, he encontrado dos implementaciones de la prueba Breusch-Pagan, bptest (package lmtest) y ncvTest (package car). Sin embargo, estos producen resultados diferentes. ¿Cuál es la diferencia entre los dos? ¿Cuándo debería elegir usar uno u otro? …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

En este artículo , ( Inferencia bayesiana para componentes de varianza usando solo contrastes de error , Harville, 1974), el autor afirma es un "bien conocido relación ", para una regresión lineal donde (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). ¿Cómo se sabe esto? ¿Cuál es la forma más simple de probar esto?

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

Sé que OLS es imparcial pero no eficiente bajo heteroscedasticidad en una configuración de regresión lineal. En Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error El estimador MMSE es asintóticamente imparcial y converge en distribución a la distribución normal: , donde I (x) es la información de Fisher de x. Por lo tanto, el estimador MMSE …

9 least-squares  heteroscedasticity  efficiency 

Tengo datos del siguiente diseño experimental: mis observaciones son recuentos del número de éxitos ( K) del número correspondiente de ensayos ( N), medidos para dos grupos, cada uno compuesto de Iindividuos, de Ttratamientos, donde en cada combinación de factores hay Rréplicas . Por lo tanto, en total tengo 2 …

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

En el método de mínimos cuadrados queremos estimar los parámetros desconocidos en el modelo: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Una vez que hayamos hecho eso (para algunos valores observados), obtenemos la línea de regresión ajustada: Yj= α^+ β^x + ej( J = 1 , . …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

Tengo un conjunto de datos de ejemplo de la siguiente manera: 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 …

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

Tengo problemas para distinguir entre los conceptos de escedasticidad y estacionariedad. Según tengo entendido, la heterocedasticidad es una variabilidad diferente en las subpoblaciones y la no estacionariedad es una media / varianza cambiante a lo largo del tiempo. Si esta es una comprensión correcta (aunque simplista), ¿la no estacionariedad es …

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition 

Supongamos que observo vectores variables independientes y y la variable dependiente . Me gustaría ajustar un modelo de la forma: donde es una función dos veces diferenciable de valor positivo, \ sigma es un parámetro de escala desconocido y \ epsilon es una variable aleatoria gaussiana de media unidad y …

9 regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares 

Quiero ejecutar correlaciones en una serie de mediciones donde se usaron escalas Likert. Al observar los diagramas de dispersión, parece que los supuestos de linealidad y homocedasticidad pueden haber sido violados. Dado que parece haber cierto debate sobre la calificación del nivel ordinal que se aproxima a la escala del …

9 correlation  scales  heteroscedasticity  likert 

En Rpuedo realizar una prueba de Breusch-Pagan para la heterocedasticidad utilizando la ncvTestfunción del carpaquete. Una prueba de Breusch-Pagan es un tipo de prueba de ji cuadrado. ¿Cómo interpreto estos resultados? > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) > ncvTest(lm(x1 ~ …

9 interpretation  heteroscedasticity 

Estoy tratando de producir un modelo mixto lineal, el código R es el siguiente. lme (Promedio.pago ~ Juego + Tipo + Otros.Tipo + Juego: Tipo + Juego: Otros.Tipo + Tipo: Otros.Tipo, aleatorio = ~ 1 | Sujetos, método = "REML", datos = Sujetosm1) -> lme1 El término de respuesta Average.payoff …

9 regression  mixed-model  variance  heteroscedasticity  lme4-nlme 

Estoy buscando ayuda, consejos o sugerencias sobre cómo explicar la heterogeneidad / heterocedasticidad a los biólogos de mi departamento. En particular, quiero explicar por qué es importante buscarlo y tratarlo si existe, estaba buscando opiniones sobre las siguientes preguntas. ¿La heterogeneidad influye en la fiabilidad de las estimaciones de efectos …

8 regression  mixed-model  references  residuals  heteroscedasticity 

Tengo un conjunto de datos donde necesito hacer una regresión lineal. Desafortunadamente hay un problema con la heterocedasticidad. He vuelto a ejecutar el análisis utilizando una regresión robusta con el estimador de HC3 para la varianza y también he hecho bootstrapping con la función bootcov en Hmisc para R. Los …

8 regression  bootstrap  heteroscedasticity 

Esta es una pregunta de seguimiento que tengo después de revisar esta publicación: ¿ Diferencia en la prueba estadística de medias para datos heterocedásticos no normales? Para ser claros, pido desde una perspectiva pragmática (no sugerir que las respuestas teóricas no son bienvenidas). Cuando la normalidad entre los grupos está …

8 anova  heteroscedasticity  assumptions 

Tengo datos de recolección a largo plazo y me gustaría probar si el número de animales recolectados está influenciado por los efectos del clima. Mi modelo se ve a continuación: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explicación de …

8 r  poisson-distribution  heteroscedasticity  glmm