Als «anova» getaggte Fragen

ANOVA steht für ANalysis Of VAriance, ein statistisches Modell und eine Reihe von Verfahren zum Vergleichen mehrerer Gruppenmittelwerte. Die unabhängigen Variablen in einem ANOVA-Modell sind kategorisch, aber eine ANOVA-Tabelle kann auch zum Testen kontinuierlicher Variablen verwendet werden.

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Was ist zusammengesetzte Symmetrie in einfachem Englisch?
Kürzlich wurde mir klar, dass ein gemischtes Modell mit nur einem Subjekt als Zufallsfaktor und den anderen Faktoren als festen Faktoren einer ANOVA entspricht, wenn die Korrelationsstruktur des gemischten Modells auf zusammengesetzte Symmetrie eingestellt wird. Daher möchte ich wissen, was Verbindungssymmetrie im Kontext einer gemischten (dh aufgeteilten) ANOVA bedeutet, bestenfalls …
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Vergleich zweier Modelle mit der Funktion anova () in R
Aus der Dokumentation für anova(): Wenn 'anova' eine Sequenz von Objekten erhält, werden die Modelle in der angegebenen Reihenfolge gegeneinander getestet ... Was bedeutet es, die Modelle gegeneinander zu testen? Und warum ist die Bestellung wichtig? Hier ist ein Beispiel aus dem GenABEL-Tutorial : > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom …
32 r  anova 
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ANOVA für Binomialdaten
Ich analysiere einen experimentellen Datensatz. Die Daten bestehen aus einem gepaarten Vektor des Behandlungstyps und einem binomischen Ergebnis: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... In der Ergebnisspalte bedeutet 1 Erfolg und 0 Misserfolg. Ich möchte herausfinden, ob die Behandlung das Ergebnis erheblich variiert. …
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Mehrfachvergleiche an einem Mixed-Effects-Modell
Ich versuche, einige Daten mit einem gemischten Effektmodell zu analysieren. Die von mir gesammelten Daten repräsentieren das Gewicht einiger Jungtiere unterschiedlichen Genotyps im Zeitverlauf. Ich verwende den hier vorgeschlagenen Ansatz: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ Insbesondere verwende ich Lösung # 2 Also ich habe sowas require(nlme) model <- lme(weight ~ time * Genotype, random …
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Kann eine ANOVA signifikant sein, wenn keiner der paarweisen t-Tests signifikant ist?
Kann eine Einweg- ANOVA (mit Gruppen oder "Niveaus") einen signifikanten Unterschied melden, wenn keiner der paarweisen N ( N - 1 ) / 2 t-Tests dies tut?N>2N>2N>2N(N−1)/2N(N−1)/2N(N-1)/2 In dieser Antwort schrieb @whuber: Es ist allgemein bekannt, dass ein globaler ANOVA-F-Test eine Mittelwertdifferenz erkennen kann, selbst wenn kein individueller [unangepasster paarweiser] …
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
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Wie erhält man einen "gesamten" p-Wert und eine Effektgröße für einen kategorialen Faktor in einem gemischten Modell (lme4)?
Ich möchte einen p-Wert und eine Effektgröße einer unabhängigen kategorialen Variablen (mit mehreren Ebenen) erhalten - das ist "insgesamt" und nicht für jede Ebene separat, wie es die normale Ausgabe von lme4in R ist. Es ist genau wie das, was die Leute berichten, wenn sie eine ANOVA betreiben. Wie kann …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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ANOVA gegen multiple lineare Regression? Warum wird ANOVA in experimentellen Studien so häufig verwendet?
ANOVA gegen multiple lineare Regression? Ich verstehe, dass diese beiden Methoden anscheinend dasselbe statistische Modell verwenden. Unter welchen Umständen sollte ich jedoch welche Methode anwenden? Was sind die Vor- und Nachteile dieser Methoden im Vergleich? Warum wird ANOVA in experimentellen Studien so häufig verwendet und ich finde kaum eine Regressionsstudie?
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