রূপান্তরিত এবং অপ্রবর্তিত প্রতিক্রিয়ার সাথে মডেলের ফিটগুলির সাথে তুলনা করুন

Question

আমি তিনটি পৃথক গোষ্ঠীর মধ্যে অনুপাত হিসাবে যে ডেটা তুলনা করতে চাই:

 ID Group Prop.Nitrogen
 1    A     0.89
 2    A     0.85
 3    B     0.92
 4    B     0.97

ওয়ার্টন এবং হুই অনুসরণ করে (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) আমি যদি দেখতাম যে এই ডেটাগুলি কোনও লগইট ট্রান্সফর্মড ব্যবহারের সাথে আরও ভালভাবে মোকাবেলা করা হবে কিনা।

আমি যখন রূপান্তরিত এবং আন-রূপান্তরিত ডেটাতে লিনিয়ার মডেলগুলির জন্য ডায়গনিস্টিক প্লটগুলি দেখি তখন তারা কোনও স্পষ্ট সমস্যা ছাড়াই খুব মিল দেখায় এবং আনুমানিক পরামিতিগুলিতে কেবলমাত্র ছোট পার্থক্য থাকে। তবে, আমি তথ্যের রূপান্তরিত এবং অপরিবর্তিত সংস্করণে মডেলটি কতটা ভাল ফিট করে সে সম্পর্কে কিছু বলতে চাই - আমি জানি আমি সরাসরি এআইসির মানগুলির তুলনা করতে পারি না। কোন সংশোধন আছে এবং আমি এটি পরীক্ষা করতে পারি? বা আমার কি অন্যরকম দৃষ্টিভঙ্গি নেওয়া উচিত?

Comments

আপনি হয়ত একটি বক্স-কক্স রূপান্তর চেষ্টা করতে পারেন ( boxcox()এমএএসএস লাইব্রেরিতে), যদিও এটি নিশ্চিত নয় যে এটি লজিট ট্রান্সফর্মগুলির সাথে মোকাবিলা করতে পারে কিনা।

— মারিয়াস

@ মারিয়াস: পরিষ্কার করার জন্য, আপনি কি boxcox()কাঁচা তথ্য, বা রুপান্তরিত ডেটা সম্পর্কে পরামর্শ দিচ্ছেন?

— মিশেল

বিষয় এবং প্রাসঙ্গিক স্কেল (যাতে আপনার একটি ইউনিফাইড স্কেল থাকবে) এবং তারপরে আপনার কাছে থাকা সমস্ত প্রতিদ্বন্দ্বী মডেলগুলির জন্য এআইসি গণনা করার জন্য ডেটা এবং লাগানো মানগুলিকে কী রূপান্তর করা যায়? মূলত ভিন্ন স্কেলে ফিট থাকা মডেলগুলির জন্য আপনাকে এআইসি মানগুলি ম্যানুয়ালি গণনা করতে হবে তবে আমি মনে করি এটি কোনও সমস্যা হতে পারে।

— রিচার্ড হার্ডি

Answer 1

রূপান্তরিত ডেটা নিয়ে আমার অভিজ্ঞতা থেকে বোঝা যায় যে রূপান্তরকরণের পরে পাশাপাশি সমকামিতা এবং / অথবা স্বাভাবিকতার সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক উন্নত হয়, যদিও তারা কোনও একক রূপান্তরের জন্য অগত্যা সব অনুকূল নয়। একটি সহজ উত্তর হতে পারে দুটি মডেল এবং তাদের সম্পর্কিত ডেটা সেটগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের সহগগুলি গণনা করা। একটি এমনকি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত সহগের পার্থক্যের তাত্পর্য পরীক্ষা করতে পারে। সমকামিতা এবং ঘনত্ব ফাংশন ধরণের অবশিষ্টাংশগুলির জন্য পরীক্ষাগুলি সেগুলি মূল্যায়নের কোনও উপায়ও সরবরাহ করতে পারে।