Questions marquées «normality-assumption»

De nombreuses méthodes statistiques supposent que les données sont normalement distribuées. Utilisez cette balise pour des questions sur l'hypothèse et le test de normalité, ou sur la normalité en tant que * propriété *. Utilisez [distribution-normale] pour les questions sur la distribution normale en soi.

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Dans quelle mesure un modèle de régression est-il incorrect lorsque les hypothèses ne sont pas remplies?
Lors de l'ajustement d'un modèle de régression, que se passe-t-il si les hypothèses des résultats ne sont pas remplies, en particulier: Que se passe-t-il si les résidus ne sont pas homoscédastiques? Si les résidus montrent une tendance à la hausse ou à la baisse dans les résidus par rapport au …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #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 = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
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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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Shapiro – Wilk est-il le meilleur test de normalité? Pourquoi pourrait-il être meilleur que d'autres tests comme Anderson-Darling?
J'ai lu quelque part dans la littérature que le test de Shapiro-Wilk est considéré comme le meilleur test de normalité car pour un niveau de signification donné, , la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle si elle est fausse est plus élevée que dans le cas de l'autre tests de normalité.αα\alpha …
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Quelle est la robustesse du test t d'échantillons indépendants lorsque les distributions des échantillons ne sont pas normales?
J'ai lu que le test t est "raisonnablement robuste" lorsque les distributions des échantillons s'écartent de la normalité. Bien sûr, c'est la distribution d'échantillonnage des différences qui est importante. J'ai des données pour deux groupes. L'un des groupes est fortement asymétrique sur la variable dépendante. La taille de l'échantillon est …
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Comment savoir quel type de distribution représente ces données sur les temps de réponse ping?
J'ai échantillonné un processus du monde réel, les temps de ping du réseau. Le "temps d'aller-retour" est mesuré en millisecondes. Les résultats sont tracés sur un histogramme: Les temps de ping ont une valeur minimale, mais une longue queue supérieure. Je veux savoir de quelle distribution statistique il s'agit et …
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Hypothèses des modèles linéaires et que faire si les résidus ne sont pas normalement distribués
Je suis un peu confus quant aux hypothèses de régression linéaire. Jusqu'à présent, j'ai vérifié si: toutes les variables explicatives étaient corrélées linéairement avec la variable de réponse. (C'était le cas) il y avait une colinéarité entre les variables explicatives. (il y avait peu de colinéarité). les distances Cook des …
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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