Als «assumptions» getaggte Fragen

Bezieht sich auf die Bedingungen, unter denen ein Statistikverfahren gültige Schätzungen und / oder Schlussfolgerungen liefert. Beispielsweise erfordern viele statistische Techniken die Annahme, dass die Daten auf irgendeine Weise zufällig abgetastet werden. Theoretische Ergebnisse zu Schätzern erfordern normalerweise Annahmen über den Datenerzeugungsmechanismus.

10
Gibt es eine Mindeststichprobengröße, die erforderlich ist, damit der t-Test gültig ist?
Ich arbeite derzeit an einem quasi-experimentellen Forschungspapier. Aufgrund der geringen Bevölkerungszahl in dem ausgewählten Gebiet habe ich nur eine Stichprobengröße von 15 und nur 15 entsprechen meinen Kriterien. Ist 15 die minimale Stichprobengröße, die für T-Test und F-Test berechnet werden muss? Wenn ja, wo kann ich einen Artikel oder ein …
8
Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
3
Warum kümmern wir uns so sehr um normalverteilte Fehlerterme (und Homoskedastizität) in der linearen Regression, wenn wir das nicht müssen?
Ich nehme an, dass ich jedes Mal frustriert bin, wenn ich jemanden sagen höre, dass die Nichtnormalität von Residuen und / oder Heteroskedastizität gegen die OLS-Annahmen verstößt. Zur Schätzung von Parametern in einem OLS-Modell ist nach dem Gauß-Markov-Theorem keine dieser Annahmen erforderlich. Ich verstehe, wie wichtig dies beim Testen von …
5
Regression, wenn die OLS-Residuen nicht normal verteilt sind
Auf dieser Site befinden sich mehrere Threads, in denen erläutert wird, wie ermittelt werden kann, ob die OLS-Residuen asymptotisch normal verteilt sind. Eine weitere Möglichkeit, die Normalität der Residuen mit R-Code zu bewerten, bietet diese hervorragende Antwort . Dies ist eine weitere Diskussion über den praktischen Unterschied zwischen standardisierten und …
10
Warum wird angenommen, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind?
Ich lerne die Überlebensanalyse aus diesem Beitrag über UCLA IDRE und bin in Abschnitt 1.2.1 aufgefallen . Das Tutorial sagt: ... wenn bekannt ist, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind , dann die Wahrscheinlichkeit, eine Überlebenszeit zu beobachten ... Warum wird angenommen, dass die Überlebenszeiten exponentiell verteilt sind? Es erscheint …
2
Interpretation des Diagramms Residuen vs. angepasste Werte zur Überprüfung der Annahmen eines linearen Modells
Betrachten Sie die folgende Abbildung aus Faraways linearen Modellen mit R (2005, S. 59). Das erste Diagramm scheint darauf hinzudeuten, dass die Residuen und die angepassten Werte nicht korreliert sind, da sie in einem homoskedastischen linearen Modell mit normalverteilten Fehlern vorliegen sollten. Daher legen die zweite und dritte Kurve, die …
2
Werden 50% -Konfidenzintervalle zuverlässiger geschätzt als 95% -Konfidenzintervalle?
Meine Frage ergibt sich aus diesem Kommentar in einem Blogbeitrag von Andrew Gelman, in dem er die Verwendung von 50% -Konfidenzintervallen anstelle von 95% -Konfidenzintervallen befürwortet, allerdings nicht aus dem Grund, dass diese robuster geschätzt werden: Ich bevorzuge Intervalle von 50% bis 95% aus drei Gründen: Rechenstabilität, Intuitivere Auswertung (die …
2
Was sind die Annahmen einer negativen binomischen Regression?
Ich arbeite mit einem großen Datensatz (vertraulich, daher kann ich nicht zu viel teilen) und bin zu dem Schluss gekommen, dass eine negative binomische Regression erforderlich wäre. Ich habe noch nie zuvor eine glm-Regression durchgeführt, und ich kann keine klaren Informationen über die Annahmen finden. Sind sie für MLR gleich? …
1
Wie falsch ist ein Regressionsmodell, wenn die Annahmen nicht erfüllt sind?
Was passiert beim Anpassen eines Regressionsmodells, wenn die Annahmen der Ausgaben nicht erfüllt werden? Was passiert, wenn die Residuen nicht homoskedastisch sind? Wenn die Residuen ein zunehmendes oder abnehmendes Muster im Diagramm Residuen vs. Was passiert, wenn die Residuen nicht normal verteilt sind und den Shapiro-Wilk-Test nicht bestehen? Der Shapiro-Wilk-Test …
3
Was bedeutet "unabhängige Beobachtung"?
Ich versuche zu verstehen, was die Annahme unabhängiger Beobachtungen bedeutet. Einige Definitionen sind: "Zwei Ereignisse sind genau dann unabhängig, wenn ." ( Statistisches Wörterbuch )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "Das Eintreten eines Ereignisses ändert nicht die Wahrscheinlichkeit für ein anderes" ( Wikipedia ). "Die Auswahl einer Beobachtung hat …
5
Welche Gefahren birgt die Verletzung der Homoskedastizitätsannahme für die lineare Regression?
Betrachten Sie als Beispiel den ChickWeightDatensatz in R. Die Varianz wächst offensichtlich mit der Zeit. Wenn ich also eine einfache lineare Regression verwende, wie: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Meine Fragen: Welche Aspekte des Modells werden fraglich sein? Beschränken sich die Probleme darauf, außerhalb des TimeBereichs zu extrapolieren ? …
1
Kann der Mantel-Test auf asymmetrische Matrizen erweitert werden?
Der Mantel-Test wird normalerweise auf symmetrische Distanz- / Differenzmatrizen angewendet. Nach meinem Verständnis geht der Test davon aus, dass das zur Definition von Differenzen verwendete Maß mindestens eine Halbmetrik sein muss (den Standardanforderungen einer Metrik, aber nicht der Dreiecksungleichung entsprechen). Kann die Annahme der Symmetrie gelockert werden (unter Angabe einer …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.