Termenii – Homoscedasticitate și omogenitate a dimensiunilor efectului sunt frecvent folosiți în ceea ce privește analiza de regresie / Anova. Aceste ipoteze creează confuzie cel puțin în mintea mea . Nu sunt clar despre omoscdasticitatea efectelor-dimensiuni? Cât de diferit este de omogenitatea presupunerii varianței pentru Anova? Aceste ipoteze sunt relevante de ex. meta-analiză a corelației / efectului-dimensiune d?
Comentarii
- Homoscedasticitatea înseamnă varianțe egale. M-aș aștepta ori de câte ori este menționată omogenitatea într-un context statistic, ar implica, de asemenea, că ceva este constant în medie, dar ceea ce ar depinde de context. Pe măsură ce nu ' nu explicați îndoiala (" poate "?) Și dați cu precizie zero dovezi pentru revendicarea " o mulțime de confuzii " Nu pot potrivi cele două propoziții decât cele două propoziții ale mele. Aceasta oferă în esență o substanță minimă la care să răspundem. ' aș numi asta lipsa unui efort de cercetare.
- Subhash, dacă ai putea edita întrebarea pentru a explica ce vrei să spui prin " omogenitate " – care din context este un termen vag – atunci ar fi mai puțin problematic să răspundem.
- Depinde de ce lucru pe care îl considerăm omogenitatea. Omogenitatea varianței este homoscedasticitatea. Omogenitatea a ceva care este diferit de varianță va fi distinctă de homoscedasticitate.
- Este ' foarte bizar că ai decis să accepți un nou răspuns care are până acum – 4 voturi negative în locul răspunsului gung ' cu +9 voturi pozitive. Aceasta ' este o alegere cu adevărat ciudată. Votez negativ întrebarea dvs. (-1) pentru a îndepărta alți utilizatori de acest fir.
Răspunde
Nu sunt de acord cu fiecare răspuns aici. Omogenitatea varianței înseamnă o varianță similară între diagramele de dispersie grupate. Homoscadasticitatea este o distribuție normală care apare pentru fiecare punct de pe axa x (variabila predictor), deci trebuie să existe o kurtoză similară în fiecare punct al variabilei predictor care poate părea omogenitate a varianței, dar nu este același lucru.
Comentarii
- Homoscedasticitatea [nu scad ] nu implică deloc o distribuție normală. După cum sugerează rădăcinile sale, este o chestiune de dispersie (aproximativ) egală, fără nimic altceva implicat. Nici homoscedasticitatea nu implică faptul că avem o axă continuă oriunde, așa cum ar putea fi definită și pentru distribuții calitativ distincte. Iată un exemplu banal. Îmi imaginez mai multe distribuții uniforme pe același interval. Rezultă imediat că au aceeași varianță și că structura este homoscedastică.
- Curtoză similară (chiar egală) este, de asemenea, destul de distinctă de varianță egală. Aceeași kurtoză este în concordanță cu diferențe diferite. Mai general, ' anunțați aici dezacordul: deci, ce anume este greșit cu răspunsul existent (eu număr doar unul)?
- Această caracterizare a homoscedasticității este atât de departe de înțelesul obișnuit încât mă simt obligat să votez în jos răspunsul ca un avertisment pentru cei care ar putea fi noi la termen. Aș schimba acel vot dacă răspunsul ar fi editat pentru a include o referință accesibilă și autoritară care să-l susțină.
- Acest răspuns trebuie să-și susțină afirmațiile.
- M-am uitat la linkurile dvs. nimic din ele care să vă susțină afirmațiile. Ambele ilustrează sensul convențional al heteroscedasticității. Niciunul nu invocă normalitatea sau kurtosis în definiție. (Apropo, Kurtosis are puțin de-a face cu forma distribuției normale și nu este sinonimă cu aceasta). Astfel, ambii contrazic, mai degrabă decât să vă susțină, răspunsul. Cred că motivul pentru care @NickCox a subliniat că ortografia corectă nu a fost să fie critică, ci doar pentru a ajuta cititorii să caute materiale conexe. (Motorul de căutare de pe acest site nu se descurcă bine la identificarea greșelilor de ortografie.)
Răspuns
( Notă: prin „omogenitate”, presupun că vrei să spui „omogenitatea varianței”. )
Acestea sunt, în esență, două nume diferite pentru aceeași ipoteză, care ar putea fi numite în mai multe „varianța constantă a erorilor” engleză colocvială (desigur, în practică nu avem acces la adevăratele erori, ci doar la reziduuri, ceea ce verificăm de fapt). Termenul „omogenitate a varianței” este utilizat în mod tradițional în contextul ANOVA, iar „homoscedasticitate” este utilizat mai frecvent în contextul de regresie. Dar ambele înseamnă că varianța reziduurilor este aceeași peste tot.
Dacă întâmpinați probleme în înțelegerea homo- / heteroscedasticității, am mai multe postări despre subiect care vă pot fi de ajutor:
- Cum să înțelegeți ce este omoscedasticitatea și verificați heteroscedasticitate: Ce înseamnă a avea „varianță constantă” într-un model de regresie liniară?
- efect de heteroscedasticitate asupra puterii statistice: Eficiența estimărilor beta cu heteroscedastictie
- Posibile strategii alternative atunci când aveți heteroscedasticitate: Alternative la ANOVA unidirecțional pentru date heteroscedastice
Comentarii
- Typo aici @Gung: este homosc. asta implică faptul că varianța este aceeași. Strict, homosc. este o presupunere despre erori sau distribuții condiționale, nu reziduale.
- Homegeneitatea are, de asemenea, o semnificație mai largă a eșantioanelor care sunt similare într-un anumit sens, adică spre deosebire de heterogenitate. div id = „a854a232f2″>
spune că ' este de obicei dat integral ca " omogenitatea varianței " – așa cum spune @Aksakal, " omogenitatea " este mai largă. [Mi-am luat libertatea de a corecta greșeala de eroare pe care Nick a subliniat-o.]