คำถามติดแท็ก manova

ฉันมี 2 ตัวแปรตาม (DVs) ซึ่งแต่ละคะแนนอาจได้รับอิทธิพลจากชุดของตัวแปรอิสระ 7 ตัว (IVs) DV เป็นแบบต่อเนื่องในขณะที่ชุดของ IV ประกอบด้วยการผสมผสานของตัวแปรแบบต่อเนื่องและแบบไบนารี (ในรหัสด้านล่างตัวแปรต่อเนื่องจะเขียนด้วยตัวอักษรตัวพิมพ์ใหญ่และตัวแปรไบนารีในตัวอักษรตัวพิมพ์เล็ก) จุดประสงค์ของการศึกษาคือการเปิดเผยว่า DVs เหล่านี้ได้รับอิทธิพลจากตัวแปร IV อย่างไร ฉันเสนอรูปแบบหลายตัวแปรการถดถอย (MMR) หลายตัวแปรต่อไปนี้: my.model <- lm(cbind(A, B) ~ c + d + e + f + g + H + I) เมื่อต้องการตีความผลลัพธ์ที่ฉันเรียกสองคำสั่ง: summary(manova(my.model)) Manova(my.model) เอาต์พุตจากการโทรทั้งสองวางด้านล่างและแตกต่างกันอย่างมาก ใครช่วยกรุณาอธิบายว่าควรเลือกข้อความใดในการสรุปผล MMR อย่างถูกต้องและทำไม ข้อเสนอแนะใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก เอาต์พุตโดยใช้summary(manova(my.model))ข้อความสั่ง: …

68 r  multivariate-analysis  manova  multiple-regression  multivariate-regression 

คำถามหลักของฉันคือวิธีการตีความเอาท์พุท (ค่าสัมประสิทธิ์ F, P) เมื่อดำเนินการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบที่ 1 (เรียงลำดับ)? ปัญหาการวิจัยเฉพาะของฉันซับซ้อนกว่าเล็กน้อยดังนั้นฉันจะแบ่งตัวอย่างเป็นส่วน ๆ ก่อนอื่นถ้าฉันสนใจผลของความหนาแน่นของแมงมุม (X1) ต่อการเจริญเติบโตของพืช (Y1) และฉันปลูกต้นกล้าในเปลือกและความหนาแน่นของแมงมุมที่จัดการแล้วฉันสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบง่ายหรือเชิงเส้น ถ้าเช่นนั้นฉันจะใช้ Type I, II หรือ III Sum of Squares (SS) สำหรับ ANOVA ของฉัน ในกรณีของฉันฉันมี 4 ซ้ำของ 5 ระดับความหนาแน่นดังนั้นฉันสามารถใช้ความหนาแน่นเป็นปัจจัยหรือเป็นตัวแปรต่อเนื่อง ในกรณีนี้ฉันชอบที่จะตีความว่ามันเป็นตัวแปรอิสระ (ทำนาย) อย่างต่อเนื่อง ใน RI อาจเรียกใช้สิ่งต่อไปนี้: lm1 <- lm(y1 ~ density, data = Ena) summary(lm1) anova(lm1) การใช้งานฟังก์ชั่น anova …

45 r  hypothesis-testing  anova  manova  sums-of-squares 

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการวัด ANOVA ซ้ำ ๆ กับปัจจัยบางอย่าง (พูดว่าเงื่อนไขการทดลอง) และ MANOVA โดยเฉพาะอย่างยิ่งเว็บไซต์หนึ่งที่ฉันสะดุดพบว่า MANOVA ไม่ได้ทำการสันนิษฐานแบบเดียวกันกับความกลมกลืนของมาตรการ ANOVA ซ้ำ ๆ ว่าเป็นเรื่องจริงหรือไม่? ถ้าใช่ทำไมไม่ใช้ MANOVA เสมอ ฉันพยายามดำเนินการมาตรการ ANOVA ซ้ำ ๆ กับ DV หลาย ๆ ตัววิธีที่เหมาะสมคืออะไร?

26 anova  repeated-measures  manova  sphericity 

ในหลาย ๆ ที่ฉันเห็นการกล่าวอ้างว่า MANOVA เป็นเหมือน ANOVA บวกกับการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น (LDA) แต่มันถูกสร้างขึ้นด้วยวิธีการโบกมือด้วยมือเสมอ ฉันอยากจะรู้ว่ามันควรจะหมายถึงอะไรกันแน่ ผมพบว่าตำราต่างๆที่อธิบายถึงรายละเอียดทั้งหมดของการคำนวณ MANOVA แต่มันดูเหมือนว่าจะเป็นเรื่องยากมากที่จะหาการอภิปรายทั่วไปดี (นับประสาภาพ ) เข้าถึงได้ให้กับคนที่ไม่ได้เป็นสถิติ

18 anova  discriminant-analysis  manova 

คำถามต่อไปนี้เป็นหนึ่งใน grails ศักดิ์สิทธิ์สำหรับฉันในขณะนี้ฉันหวังว่าบางคนอาจจะสามารถให้คำแนะนำที่ดี ฉันต้องการที่จะดำเนินการที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ซ้ำหลายวิธี anova โดยใช้อาร์ ฉันได้ทำการค้นหาและอ่านทางออนไลน์มาระยะหนึ่งแล้วและจนถึงตอนนี้ก็สามารถหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับบางกรณีเท่านั้น: การทดสอบของทอดแมนสำหรับวิธีหนึ่งที่ไม่ใช่พารามิเตอร์วัดซ้ำ anova, การถดถอยเชิงอันดับด้วย {car} ฟังก์ชันโนวาสำหรับหลายพารามิเตอร์ โนวาและอื่น ๆ การแก้ปัญหาบางส่วนไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหาในกระทู้คำถามนี้ ฉันได้สรุปสิ่งที่ค้นพบของฉันแล้วในโพสต์ที่ฉันเผยแพร่เมื่อไม่นานมานี้ (ชื่อ: มาตรการ ANOVA ซ้ำกับ R (ฟังก์ชั่นและแบบฝึกหัด) ซ้ำแล้วซ้ำอีกในกรณีที่มันจะช่วยทุกคน) หากสิ่งที่ฉันอ่านออนไลน์เป็นจริงงานนี้อาจจะประสบความสำเร็จโดยใช้รูปแบบการถดถอยตามแบบผสม (aka: Proportional Odds Model) ฉันพบสองแพ็คเกจที่ดูเหมือนว่ามีความเกี่ยวข้อง แต่ไม่พบบทความสั้น ๆ ในเรื่อง: http://cran.r-project.org/web/packages/repolr/ http://cran.r-project.org/web/packages/ordinal/ ดังนั้นเมื่อฉันยังใหม่กับเรื่องนี้ฉันหวังว่าจะได้คำแนะนำจากผู้คนที่นี่ มีบทเรียน / ข้อแนะนำในการอ่านเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่? ยิ่งไปกว่านั้นบางคนสามารถแนะนำรหัสตัวอย่างง่ายๆสำหรับวิธีการเรียกใช้และวิเคราะห์สิ่งนี้ใน R (เช่น: "ไม่ใช่มาตรการซ้ำหลายพารามิเตอร์แบบหลายทาง anova")

16 r  anova  repeated-measures  nonparametric  manova 

ฉันมีชุดข้อมูลอนุกรมเวลาที่ฉันพยายามจัดวางแบบซ่อนมาร์คอฟ (HMM) เพื่อประเมินจำนวนสถานะแฝงในข้อมูล รหัสหลอกของฉันสำหรับทำสิ่งนี้มีดังต่อไปนี้: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } ตอนนี้ในรูปแบบการถดถอยปกติ BIC มีแนวโน้มที่จะชอบรูปแบบที่น่าสังเวชมากที่สุด แต่ในกรณีของ HMM ฉันไม่แน่ใจว่ามันคือสิ่งที่ทำ มีใครบ้างที่ทราบว่าเกณฑ์ BIC ของ HMM ประเภทใดมีแนวโน้มเป็นจริง? ฉันยังสามารถได้รับ AIC และค่าความน่าจะเป็นเช่นกัน เนื่องจากฉันพยายามที่จะอนุมานจำนวนจริงของรัฐเป็นหนึ่งในเกณฑ์เหล่านี้ "ดีกว่า" เพื่ออื่น ๆ สำหรับวัตถุประสงค์นี้หรือไม่

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

พื้นหลัง เพื่อวิเคราะห์ความแตกต่างในตัวแปรต่อเนื่องระหว่างกลุ่มต่าง ๆ (ที่กำหนดโดยตัวแปรเด็ดขาด) เราสามารถทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวได้ หากมีตัวแปรอธิบาย (หมวดหมู่) หลายตัวแปรหนึ่งสามารถดำเนินการ ANOVA แบบแฟคทอเรียล หากต้องการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่มในตัวแปรต่อเนื่องหลายตัว (เช่นตัวแปรตอบสนองหลายตัว) กลุ่มหนึ่งจะต้องทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปร (MANOVA) คำถาม ฉันแทบจะไม่เข้าใจว่าคน ๆ หนึ่งสามารถทำการทดสอบแบบ ANOVA ได้อย่างไรในตัวแปรตอบสนองหลายอย่างและที่สำคัญกว่านั้นฉันไม่เข้าใจว่าสมมติฐานว่างอาจเป็นเช่นไร เป็นสมมติฐานว่าง: "สำหรับตัวแปรตอบกลับแต่ละค่าหมายความว่าทุกกลุ่มมีค่าเท่ากัน", หรือมันคือ "สำหรับตัวแปรตอบกลับอย่างน้อยหนึ่งค่าหมายความว่าทุกกลุ่มมีค่าเท่ากัน", หรือเป็นอย่างอื่น?H0H0H_0

11 hypothesis-testing  anova  manova 

ตัวแปรตามใน MANOVA ไม่ควร "มีความสัมพันธ์มากเกินไป" แต่ความสัมพันธ์มีความแข็งแกร่งแค่ไหน มันจะน่าสนใจที่จะได้รับความคิดเห็นของผู้คนในเรื่องนี้ ตัวอย่างเช่นคุณจะดำเนินการกับ MANOVA ในสถานการณ์ต่อไปนี้หรือไม่? Y1 และ Y2 มีความสัมพันธ์กับและr=0.3r=0.3r=0.3p&lt;0.005p&lt;0.005p<0.005 Y1 และ Y2 มีความสัมพันธ์กับและr=0.7r=0.7r=0.7p=0.049p=0.049p=0.049 ปรับปรุง ตัวแทนบางคนเสนอราคาเพื่อตอบสนองต่อ @onestop: "MANOVA ทำงานได้ดีในสถานการณ์ที่มีความสัมพันธ์ในระดับปานกลางระหว่าง DVs" (หมายเหตุหลักสูตรจาก San Francisco State Uni) "ตัวแปรตามมีความสัมพันธ์ซึ่งเหมาะสมกับ Manova" (ไพรเมอร์สหรัฐอเมริกา EPA Stats) "ตัวแปรตามควรเกี่ยวข้องกับแนวคิดและควรมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอื่นในระดับต่ำถึงปานกลาง" (หมายเหตุหลักสูตรจากมหาวิทยาลัย Northern Arizona) "DVs มีความสัมพันธ์กันจากประมาณ. 3 ถึง. 0.7 มีสิทธิ์" (Maxwell 2001, วารสารจิตวิทยาผู้บริโภค) nb ฉันไม่ได้อ้างถึงข้อสันนิษฐานว่าสัมพันธภาพระหว่าง Y1 และ …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

ฉันกำลังทำงานกับชุดข้อมูล หลังจากใช้เทคนิคการระบุตัวแบบบางอย่างฉันก็ออกมาพร้อมกับแบบจำลอง ARIMA (0,2,1) ผมใช้detectIOฟังก์ชั่นในแพคเกจTSAในการวิจัยที่จะตรวจพบนวัตกรรมขอบเขต (IO) ที่สังเกต 48th ของชุดข้อมูลเดิมของฉัน ฉันจะรวมค่าผิดปกตินี้ไว้ในแบบจำลองของฉันเพื่อที่ฉันจะสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการพยากรณ์ได้อย่างไร ฉันไม่ต้องการใช้แบบจำลอง ARIMAX เนื่องจากฉันอาจไม่สามารถคาดการณ์ได้จากสิ่งนั้นใน R มีวิธีอื่นที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่ นี่คือค่านิยมของฉันตามลำดับ: VALUE &lt;- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 …

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 

ในการตั้งค่าการถดถอยหลายตัวแปรหลายตัวแปร (vector regressor และ regressand) การทดสอบหลักสี่แบบสำหรับสมมติฐานทั่วไป (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley และรูตที่ใหญ่ที่สุดของ Roy) ทั้งหมดขึ้นอยู่กับค่าลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ , โดยที่และคือเมทริกซ์รูปแบบ 'อธิบาย' และ 'รวม'HE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE ฉันสังเกตเห็นว่าสถิติของ Pillai และ Hotelling-Lawley สามารถแสดงเป็น สำหรับตามลำดับ0 ฉันกำลังมองหาที่แอพลิเคชันที่กระจายของร่องรอยนี้, ที่กำหนดไว้สำหรับ analogues ประชากรของและเป็นที่น่าสนใจสำหรับกรณี (ข้อผิดพลาดแบบโมดูโลในการทำงานของฉัน) ฉันอยากรู้ว่ามีการรวมกันของสถิติตัวอย่างสำหรับทั่วไปหรือการวางนัยทั่วไปอื่น ๆ ที่รวบรวมการทดสอบแบบดั้งเดิมสองรายการหรือมากกว่านั้น ฉันรู้ว่าไม่เท่ากับหรือψκ=Tr(H[κH+E]−1),ψκ=Tr(H[κH+E]−1),\psi_{\kappa} = \mbox{Tr}\left(H\left[\kappa H + E\right]^{-1}\right),κ=1,0κ=1,0\kappa = 1, 0HHHEEEκ κ 0 1κ=2κ=2\kappa = 2κκ\kappaκκ\kappa000111ตัวเศษดูเหมือน Chi-square ภายใต้ null …

10 regression  multiple-regression  multivariate-analysis  manova 

จากประสบการณ์สั้น ๆ ของฉันในสถิติดูเหมือนว่าชนิดของผลรวมของสแควร์ส (ประเภท I, II, III, IV ... ) ที่ใช้ในการรับผลลัพธ์ ANOVA สามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากในผลการทดสอบ (โดยเฉพาะรุ่นที่มีปฏิสัมพันธ์ ข้อมูล). อย่างไรก็ตามฉันยังไม่เห็นกระดาษรายงานเลย เหตุผลที่เป็นเช่นนั้น? ฉันจะขอบคุณจริง ๆ หากมีตัวอย่างกระดาษรายงาน (ไม่ใช่สถิติเอง) ไม่ทางใดก็ทางหนึ่งหรือเหตุผลที่ไม่ธรรมดา

9 regression  anova  manova  reporting  sums-of-squares 

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง VAR (vector auto regression) และ MANOVA

9 time-series  manova  autoregressive