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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Ist eine Zwei-Wege-ANOVA angemessen?
Dies ist die Beschreibung meiner Studie. Ich experimentiere mit drei Pflanzen: A, B und C. Diese Pflanzen sollen den Blutzucker bei Diabetikern senken. Ich möchte feststellen, welche dieser drei Pflanzen nach einmaliger Verabreichung an Mäuse einen längeren Einfluss auf die Blutzuckersenkung hat. Dies erfolgt durch Messung des Blutzuckers von Mäusen …
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So erhalten Sie das Konfidenzintervall für die Änderung des Populations-R-Quadrats
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte Populationsvarianz für Modell 1 für Modell 2 . Die durch Modell …
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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Was ist eine gültige Post-hoc-Analyse für eine Drei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen?
Ich habe eine Drei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen durchgeführt. Welche Post-hoc-Analysen sind gültig? Dies ist ein vollständig ausgewogenes Design (2x2x2), bei dem einer der Faktoren eine wiederholte Messung innerhalb der Probanden aufweist. Ich kenne multivariate Ansätze für ANOVA mit wiederholten Messungen in R, aber mein erster Instinkt ist, mit einem einfachen …
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Intraclass-Korrelationskoeffizient vs. F-Test (Einweg-ANOVA)?
Ich bin etwas verwirrt hinsichtlich des Intraclass-Korrelationskoeffizienten und der Einweg-ANOVA. So wie ich es verstehe, sagen beide, wie ähnlich Beobachtungen innerhalb einer Gruppe im Vergleich zu Beobachtungen in anderen Gruppen sind. Könnte jemand dies etwas besser erklären und vielleicht die Situation (en) erklären, in denen jede Methode vorteilhafter ist?
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Omega im Quadrat für das Maß der Wirkung in R?
Das Statistikbuch, das ich lese, empfiehlt Omega-Quadrat, um die Auswirkungen meiner Experimente zu messen. Ich habe bereits unter Verwendung eines Split-Plot-Designs (Mischung aus Innersubjekten und Zwischensubjektdesign) bewiesen, dass meine Innersubjektfaktoren mit p <0,001 und F = 17 statistisch signifikant sind. Jetzt möchte ich sehen, wie groß der Unterschied ist ... …
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Bakterien, die nach mehreren Oberflächenkontakten an den Fingern aufgenommen wurden: nicht normale Daten, wiederholte Messungen, gekreuzte Teilnehmer
Intro Ich habe Teilnehmer, die unter zwei Bedingungen wiederholt kontaminierte Oberflächen mit E. coli berühren ( A = Handschuhe tragen, B = keine Handschuhe). Ich möchte wissen, ob es einen Unterschied zwischen der Menge an Bakterien auf ihren Fingerspitzen mit und ohne Handschuhe gibt, aber auch zwischen der Anzahl der …
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