প্রশ্ন ট্যাগ «sums-of-squares»

স্কয়ারের যোগফল আনোভা-র মতো স্বাভাবিক বিতরণের উপর ভিত্তি করে পরিসংখ্যানের মডেলগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

1
I টাইপ II কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন এবং III আনোভা এবং মনোভা টাইপ করবেন?
আমার প্রাথমিক প্রশ্নটি হ'ল টাইপ আই (অনুক্রমিক) আনোভা পরিচালনা করার সময় আউটপুট (সহগুণ, এফ, পি) কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন? আমার নির্দিষ্ট গবেষণার সমস্যাটি আরও জটিল, তাই আমি আমার উদাহরণটি ভাগে ভাগ করে দেব। প্রথমত, যদি আমি উদ্ভিদ বৃদ্ধি (ওয়াই 1) বলার উপর স্পাইডার ডেনসিটি (এক্স 1) এর প্রভাবের বিষয়ে আগ্রহী এবং …

7
বিপরীতে কোডগুলির সাথে কীভাবে একজন টাইপ-তৃতীয় এসএস আনোভা করবেন?
দয়া করে আর কোড সরবরাহ করুন যা কাউকে -3, -1, 1, 3 বৈপরীত্য সহ প্রযোজ্য আনোভা পরিচালনা করতে দেয়। আমি বুঝতে পারি যে এই জাতীয় বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত সমষ্টি (এসএস) টাইপ সম্পর্কিত বিতর্ক রয়েছে। যাইহোক, এসএএস এবং এসপিএসএস (টাইপ তৃতীয়) এ ব্যবহৃত এসএসএল ডিফল্ট টাইপ হিসাবে আমার অঞ্চলে মান হিসাবে …

2
আনোভা বিষয়গুলিতে ভেরিয়েবলের ক্রম, তাই না?
আমি কী বুঝতে পারি যে বহুমাত্রিক আনোভাতে ভেরিয়েবলগুলি নির্দিষ্ট করা হয়েছে সেটির সাথে একটি তফাত হয় তবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করার সময় অর্ডারটি কিছু আসে যায় না? সুতরাং পরিমাপ করা রক্ত ​​ক্ষয় y এবং দুটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের মতো একটি ফলাফল ধরে নেওয়া অ্যাডিনয়েডেক্টমি পদ্ধতি a , টনসিলিক্টমি পদ্ধতি b । …

4
ইজানোভায় টাইপ-তৃতীয়াংশের যোগফলগুলির অনুরোধের জন্য আমার কি যুক্তি যুক্ত করা উচিত?
আমি এসপিএসএস-এর মতো স্ট্যাটাস প্যাকেজগুলি থেকে আর-তে স্থানান্তরিত করতে সহায়তা করার উপায় হিসাবে আর এর জন্য ইজ প্যাকেজটি তৈরি করেছি AN এটি আনোভা-র বিভিন্ন স্বাদের স্পেসিফিকেশনকে সহজ করে এবং এসপিএসএস-এর মতো আউটপুট সরবরাহ করে (প্রভাবের আকার এবং অনুমান সহ) পরীক্ষা), অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে। ezANOVA()ফাংশন বেশিরভাগই করার জন্য একটি মোড়কের …

1
এসএএস এবং আর-তে আনোভাতে স্কোয়ারের টাইপের তৃতীয় যোগফলের বিরোধী ফলাফল
আমি ভারসাম্যহীন কল্পিত পরীক্ষা থেকে SASএবং উভয়ই ডেটা বিশ্লেষণ করছি R। উভয় SASএবং Rস্কোয়ারের সমান প্রকারের I সমষ্টি সরবরাহ করে তবে তাদের ধরণের তৃতীয় বর্গের যোগফল একে অপরের থেকে পৃথক। নীচে হয় SASএবং Rকোড এবং আউটপুট। DATA ASD; INPUT Y T B; DATALINES; 20 1 1 25 1 2 26 …
15 r  anova  sas  sums-of-squares 

3
বৈকল্পিক বিশ্লেষণে (আনোভা) আমরা কেন একটি লেজযুক্ত এফ-টেস্ট ব্যবহার করব?
আপনি বৈকল্পিক পরীক্ষার বিশ্লেষণে একটি লেজযুক্ত পরীক্ষা ব্যবহারের কারণ দিতে পারেন? আনোভাতে আমরা কেন একটি লেজ পরীক্ষা - এফ-পরীক্ষা ব্যবহার করব?

1
এলডিএর বীজগণিত। একটি পরিবর্তনশীল এবং লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণের ফিশার বৈষম্য শক্তি
দৃশ্যত, ফিশার বিশ্লেষণের লক্ষ্য একইসাথে শ্রেণীর বিভাজনকে সর্বাধিক করে তোলা এবং শ্রেণীর অভ্যন্তরে বিভাজনকে হ্রাস করা। একটি পরিবর্তনশীল এর বৈষম্য ক্ষমতার একটি দরকারী পরিমাপ অত: পর তির্যক পরিমাণ দেওয়া হয়: ।Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html আমি বুঝতে পারি যে p x pবিটুইন ( বি ) এবং ইনভার-ক্লাস ( ডাব্লু ) ম্যাট্রিকের আকার ( …

2
আরএম মধ্যে lm এবং aov এর মধ্যে রিপোর্ট করা পি-মানগুলির মধ্যে পার্থক্য
নিম্নলিখিত aovএবং lmকলগুলিতে পি-মানগুলির পার্থক্য কী ব্যাখ্যা করে ? পার্থক্যটি কি কেবলমাত্র বিভিন্ন ধরণের স্কোম-অফ-বর্গ গণনার কারণে? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

2
আনোভা গাড়ি ব্যবহার করে বারবার ব্যবস্থা করার জন্য নির্দিষ্ট বিপরীতে কীভাবে নির্দিষ্ট করবেন?
আমি আর-তে একটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা চালানোর চেষ্টা করছি তারপরে সেই ডেটাসেটে কিছু নির্দিষ্ট বৈপরীত্য। আমি মনে করি সঠিক পন্থাটি Anova()গাড়ী প্যাকেজ থেকে ব্যবহার করা হবে । ডেটা ?Anovaব্যবহার করে নেওয়া উদাহরণের সাথে আমার প্রশ্নটি তুলে ধরতে দিন OBrienKaiser(দ্রষ্টব্য: আমি উদাহরণ থেকে লিঙ্গ ফ্যাক্টরকে বাদ দিয়েছি ): আমাদের সাবজেক্ট ফ্যাক্টর, ট্রিটমেন্ট …

2
টি-বিতরিত এলোমেলো ভেরিয়েবলের বর্গের সমষ্টি বিতরণ
আমি টি-বিতরণ র্যান্ডম ভেরিয়েবল বর্গের সমষ্টি বিতরণের, লেজ এক্সপোনেন্ট সঙ্গে খুঁজছেন করছি αα\alpha । এক্স যেখানে আরভি হয়, X2X2X^2 , জন্য ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম F(t)F(t)\mathscr{F}(t)আমাকে কনফিউশন আগে স্কয়ারের জন্য একটি সমাধান দেয় F(t)nF(t)n\mathscr{F}(t)^n। F(t)=∫∞0exp(itx2)⎛⎝⎜⎜⎜(αα+x2)α+12α−−√ B(α2,12)⎞⎠⎟⎟⎟dxF(t)=∫0∞exp⁡(itx2)((αα+x2)α+12α B(α2,12))dx\mathscr{F}(t)=\int_0^{\infty } \exp \left(i\, t\, x^2\right)\left(\frac{\left(\frac{\alpha }{\alpha +x^2}\right)^{\frac{\alpha +1}{2}} }{\sqrt{\alpha }\ B\left(\frac{\alpha }{2},\frac{1}{2}\right)}\right) \, \mathrm{d}x সঙ্গে …

2
শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে সমান্তরালতা
ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের প্রতি সম্মান সহ অনেক কথা আছে তবে আমি শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণীদের কাছে এতটা খুঁজে পেতে পারি না। আমি নীচে চিত্রিত এই ধরনের তথ্য আছে। প্রথম ফ্যাক্টরটি একটি জেনেটিক ভেরিয়েবল (অ্যালিল কাউন্ট), দ্বিতীয় ফ্যাক্টর একটি রোগ বিভাগ। স্পষ্টতই জিনগুলি রোগের আগে রয়েছে এবং লক্ষণগুলি দেখানোর একটি কারণ যা রোগ নির্ণয়ের …

3
লিনিয়ার একাধিক রিগ্রেশন সমীকরণে সমস্ত আইভি-র মধ্যে ভাগ করা বৈকল্পিকতা কোথায়?
লিনিয়ার একাধিক রিগ্রেশন সমীকরণে, যদি বিটা ওজনগুলি প্রতিটি অন্যান্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের অবদানকে অন্য সমস্ত আইভিগুলির অবদানকে প্রতিফলিত করে, যেখানে রেগ্রেশন সমীকরণে ডিভি পূর্বাভাস দেয় এমন সমস্ত আইভি দ্বারা ভাগ করা বৈকল্পিক? উদাহরণস্বরূপ, যদি ভেন চিত্রটি নীচে প্রদর্শিত হয় (এবং এখানে সিভি'র 'সম্পর্কে' পৃষ্ঠা থেকে নেওয়া হয়েছে: https://stats.stackexchange.com/about ) 3 আইভি …

1
কেন কাগজগুলিতে খুব কমই রিপোর্ট করা হয় যে আনোয়ার ফলাফলগুলিতে কোন ধরণের স্কোয়ার ব্যবহার করা হয়?
পরিসংখ্যানগুলিতে আমার সংক্ষিপ্ত অভিজ্ঞতার পরে, এটি দেখে মনে হয় যে আনোভা ফলাফল পেতে ব্যবহৃত স্কোয়ারের ধরণের পরিমাণ (টাইপ I, II, III, IV ...) পরীক্ষার ফলাফলগুলিতে নাটকীয় পার্থক্য আনতে পারে (বিশেষত মিথস্ক্রিয়া এবং অনুপস্থিত মডেলগুলির মধ্যে তথ্য)। তবে আমি এখনও কোনও কাগজ এটির রিপোর্ট করতে দেখিনি। কেন যে এত? আমি যদি …

2
লিনিয়ার রিগ্রেশন: * কেন আপনি বর্গাকার পরিমাণ বিভাজন করতে পারেন?
এই পোস্টটি রৈখিক মডেলকে বোঝায়, । আমি সর্বদা ত্রুটি (এসএসই) এর জন্য স্কোয়ারের মোট যোগফল (এসএসটিও) এবং onমানের ভিত্তিতে মডেল (এসএসআর) এর স্কোয়ারের যোগফলকে বিভাজন করেছিলাম, তবে একবার আমি সত্যিই এটি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা শুরু করলে, আমি বুঝতে পারি না কেন এটি কাজ করে ...Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i অংশ আমি …

2
বর্ণনামূলক ভেরিয়েবল যুক্ত করার সময় বর্গাকার অবশিষ্টাংশের যোগফল কেন বাড়ছে না?
আমার একনোমেট্রিক পাঠ্যপুস্তকে (প্রবর্তক একনোমেট্রিক্স) ওএলএসকে আচ্ছাদন করে লেখক লিখেছেন, "এসএসআর অবশ্যই পড়তে হবে যখন অন্য ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল যুক্ত হয়।" এটা কেন?

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.