Fermé. Cette question est hors sujet . Il naccepte pas les réponses actuellement.
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Réponse
À ce stade, vous navez pas encore décrit la structure dhétéroscédasticité intra-groupe dans votre modèle. Essayez weights=varPower()
comme indiqué dans lexemple de ?gls
. Cela élimine lhétéroscédasticité dans votre cas.
Comparez:
m1 <- gls(salary ~ age*sex) plot(m1)
m2 <- gls(salary ~ age*sex, weights=varPower()) plot(m2)
Aussi si vous regardez au chapitre 5.2.1 (page 208) dans Modèles deffets mixtes en S et S -Plus par Pinheiro et Bates 2000, il y a beaucoup dinformations sur les fonctions de variance dans nlme
. Cette réponse peut également être utile: Modélisation de régression à variance inégale .
?gls
et regardez largumentweights
. Si vous avez besoin de plus que cela, veuillez fournir un exemple réalisable comme @gung la souligné.weights
et jai trouvé quil fallait spécifiervarFunc
et etc. Cependant, en raison de mes capacités limitées, je ne peux pas comprendre comment faire cela spécifiquement dans mon cas. Je veux juste rendre ma variance plus constante. De plus, jai ajouté mon ensemble de données dorigine et pour le moment, cela pourrait être un exemple reproductible approprié?