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Zu diesem Zeitpunkt haben Sie ' die gruppeninterne Heteroskedastizitätsstruktur in Ihrem Modell noch nicht beschrieben. Überprüfen Sie
@Stefan Vielen Dank für Ihren Vorschlag. Ich habe mir das Argument
Kommentare
- Bitte fügen Sie ein reproduzierbares Beispiel hinzu, mit dem Personen arbeiten können.
?gls und sehen Sie sich das Argument weights an. Wenn Sie mehr als das benötigen, geben Sie bitte ein praktikables Beispiel an, wie @gung hervorhob. weights angesehen und festgestellt, dass es varFunc und usw. angeben muss. Aufgrund meiner begrenzten Fähigkeiten kann ich jedoch nicht herausfinden, wie ich das speziell in meinem Fall tun soll. Ich möchte nur meine Varianz konstanter machen. Außerdem habe ich meinen Originaldatensatz hinzugefügt und im Moment könnte dies ein geeignetes reproduzierbares Beispiel sein? Antwort
Zu diesem Zeitpunkt haben Sie die gruppeninterne Heteroskedastizitätsstruktur in Ihrem Modell noch nicht beschrieben. Versuchen Sie weights=varPower(), wie im Beispiel in ?gls gezeigt Damit wird die Heteroskedastizität in Ihrem Fall beseitigt.
Vergleichen Sie:
m1 <- gls(salary ~ age*sex) plot(m1) 
m2 <- gls(salary ~ age*sex, weights=varPower()) plot(m2) 
Auch wenn Sie in Kapitel 5.2.1 (Seite 208) unter Modelle mit gemischten Effekten in S und S nachsehen -Plus von Pinheiro und Bates 2000 gibt es viele Informationen zu den Varianzfunktionen in nlme. Diese Antwort kann auch hilfreich sein: Regressionsmodellierung mit ungleicher Varianz .