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Y是连续的，X是连续的，dummy1，dummy2，dummy3和dummy4是二进制虚子。我在Stata进行了以下操作：这给了我所需的输出。然后，我想进行假设检验，即dummy1的主效应等于dummy2的主效应。我试着用：
浏览 0提问于2015-03-25得票数 0
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我已经将lm用于我的多元回归分析。然后使用GVLMA进行假设检验，结果表明全局统计检验和异方差检验是不满足的。代码的形式如下：(所有变量都是连续的)然后，我用相同的变量又运行了一个模型(认为我必须引入交互术语，修正GVLMA假设)model_2 <- l
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
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我有一个关于100+特性的数据集。我还有一组小的协变量。对于每个协变量，我使用统计模型y = x + C1 + C2 + C3 + C4 + ... + Cn，以及一个特征x和一个因变量y，建立一个OLS线性模型。我正在尝试对回归系数进行假设检验，以检验回归系数是否等于0。我认为t-test是解决这一问题的合适方法，但我不太确定如何</e
浏览 6提问于2017-08-16得票数 0
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我正在研究R.中的质量库的活检数据，我正处于建立一个logistic回归模型的初始阶段，以了解哪些变量对发生恶性肿瘤的概率有影响。我删除了所有丢失数据的行(大约16个观察)。所有变量本身都是重要的，所以我从包含所有变量的最充分的模型开始，而第三个变量(V3 -单元大小的一致性)在这个最完整的模型中最不重要。
我创建了另一个删除V
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
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在Python statsmodel中，在OLS模型上调用summary()会给出等于零的系数的p值。有没有办法测试系数是否等于某个非零值？
表明，offset()可以在R中用于此目的。
浏览 4提问于2020-02-18得票数 2
我有一个数据集，其中：X2 -连续自变量我希望用X1和X2来预测y。线性回归对此合适吗？(对一个分类自变量进行回归有意义吗？)如果是这样的话，当X1是一个分类自变量(例如眼睛颜色)时，我如何使用线性回归？
我是否应该为X</em
浏览 2提问于2018-10-16得票数 1
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我试图为我的相关性H0: r= .5，H1: r != .5做一个假设检验。R可以很好地检验假设H0: r= 0。我在网上查看了"cor.test“中的任何参数是否允许我更改假设检验，但它是不可用的。cor.test(x，y，alternative = c("two.sided"，“减”，“更大”)，方法= c("pearson"，"kendall"，"spearman")，确切=
浏览 0提问于2014-10-06得票数 2
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我在两组中测量了大约1000个变量，每个组有10个重复，换句话说，我有2个数据帧，每个数据帧有10列和1000行。
我想在两个不同的组中显示我的测量结果的分布，以提取组之间显著不同的变量。我最初的想法是做一个大型散点图，其中x坐标是变量的迭代，y坐标是测量值，点可以用颜色编码。然而，它并没有像预期的那样工作，我得到了一个散点图矩阵。，即使对于一个单独的</
浏览 0提问于2015-07-06得票数 0
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我想知道是否有人能告诉我这是对还是错(如果是，我如何解决它)。因此，我有3个变量:X(二进制)，M(连续调节变量)和Y(连续)。我进行了一个有交互作用的线性回归，结果都很显著。我现在正在尝试绘制它。我读了这篇论文(Baron & Kenny，1986)，它展示了一个二进制X和连续M的概念图。 ? 我试着把我自己<em
浏览 49提问于2021-05-06得票数 0
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在数据中，有355项观察，包括一个连续因变量(Y:范围从15-55)和12个自变量(连续、分类和序数)。X1 (2级)和X6 (3级)被视为范畴变量。以下是我的一些问题：我是否可以将<em
浏览 0提问于2015-10-09得票数 1
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我有一个广义混合模型，它有2个因子(fac1 (2个水平)，fac2 (3个水平))和4个连续变量(x1、x2、x3、x4)作为固定效应和连续响应。我有兴趣回答：
的主要效应x1-x4 (斜率)显着忽略fac1和fac2 是fac1和fac2水平与模型均值有显着性差异，而之间的斜率在fac1水平和fac2水平以及fac1*fac2水平()之间是否
浏览 2提问于2022-04-06得票数 0
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给定一个依赖于连续变量的范畴变量，我想知道如何检查这些连续变量是否解释了连续变量。所以：X1 = continous X3 = continous
我会从相关性开始，但哪一个呢？我见过如何得到两个范畴变量与一个范畴变量和一个<
浏览 0提问于2020-07-23得票数 2
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如果长期稳定平均值为45，标准差为11，样本大小为80，平均值为43，如何用python对0.05和0.1水平的显着性进行检验？我在做统计假设检验
假设检验是推断统计中确定总体参数的值的一个重要工具。
浏览 3提问于2019-09-26得票数 0
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使用R进行概率变换
、、、、
我想把一个带有cdf F(x)的连续随机变量X变成一个带有cdf F(y)的连续随机变量Y，我想知道如何在R中实现它。
例如，对遵循正态分布(X)的数据执行概率变换，使其符合理想的威布尔分布(Y)。(x=0的CDF F( x=0 )=0.5，CDF (<em
浏览 1提问于2013-06-28得票数 0
我的数据集中有两列。Y是因变量，具有三个级别(无序级别A、B和C)，x是数值自变量。下面的示例说明了这种情况，但我的实际数据集更大，有1000多行。+------+---++------+---+| 4.46 | A || 5.07 | A |
| 5.71 | A，y列中A、B和C的比例与
浏览 11提问于2020-11-20得票数 0
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如何在假设检验中具体测试变量的偏度和/或峰度的零和替代假设？我必须在t.test中使用公式吗？任何帮助都是非常感谢的。谢谢!
浏览 1提问于2016-06-26得票数 6
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我想要建立一个模型，目的是推断一个未知的范畴变量y \in \{1,2,..., K\}的真实值。现在，假设Xs是相关的，并且都来自一个固定的y。我的意思是，随着时间的推移，我们正在观察X^1, X^2,...., X^T,...，并且我们知道y是为所有这些人修复的。现在，问题是:我如何建立一个模型来使用这些估计(\hat{<e
浏览 0提问于2019-11-08得票数 3
我试图在一个小数据集上进行逻辑回归，其中每个实例用一个分类变量(男性、女性)和一个连续变量(频率在0，1之间)和因变量(标签)分别表示为0或1。因此，任务是一个二进制分类问题。:在执行逻辑回归时，我是否应该对我的连续变量和分类变量进行不同的编码？这些变量中的任何一个都需要特殊的</em
浏览 0提问于2019-05-18得票数 1
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