Domande taggate «heteroscedasticity»

Varianza non costante lungo un certo continuum in un processo casuale.

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Stimare la velocità con cui la deviazione standard viene ridimensionata con una variabile indipendente
Ho un esperimento in cui sto prendendo le misure di una variabile normalmente distribuita ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Tuttavia, esperimenti precedenti hanno fornito alcune prove del fatto che la deviazione standard è una funzione affine di una variabile indipendente , vale a direXσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
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 
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Come eseguire analisi residue per predittori binari / dicotomici indipendenti nella regressione lineare?
Sto eseguendo la regressione lineare multipla di seguito in R per prevedere i rendimenti sui fondi gestiti. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Qui solo GRI e MBA sono predittori binari / dicotomici; i predittori rimanenti sono continui. Sto usando questo codice per generare grafici residui per le variabili binarie. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) …
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Come ottenere la tabella ANOVA con robusti errori standard?
Sto eseguendo una regressione OLS in pool usando il pacchetto plm in R. Tuttavia, la mia domanda è più sulle statistiche di base, quindi provo a postarla qui prima;) Poiché i risultati della mia regressione producono residui eteroschedastici, vorrei provare a utilizzare errori standard robusti per l'eteroschedasticità. Come risultato coeftest(mod, …
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