ANOVA с повторными измерениями используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более групп, в которых одни и те же субъекты появляются в каждой группе. В этом руководстве объясняется, как выполнить однофакторный дисперсионный анализ с...
Иерархическая регрессия — это метод, который мы можем использовать для сравнения нескольких различных линейных моделей. Основная идея заключается в том, что мы сначала адаптируем модель линейной регрессии к одной объясняющей переменной. Затем мы подбираем другую модель регрессии, используя дополнительную независимую переменную....
Одним из ключевых предположений линейной регрессии является отсутствие корреляции между остатками, то есть остатки независимы. Один из способов определить, выполняется ли это предположение, — выполнить тест Дурбина-Ватсона , который используется для обнаружения наличия автокорреляции в остатках регрессии. В этом тесте используются...
Чтобы построить функцию плотности вероятности для распределения at в R, мы можем использовать следующие функции: dt(x, df) для создания функции плотности вероятности кривая (функция, от = NULL, до = NULL) для построения функции плотности вероятности Чтобы построить функцию плотности вероятности, нам...
Чтобы построить функцию плотности вероятности для логарифмически нормального распределения в R, мы можем использовать следующие функции: dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1) для создания функции плотности вероятности. кривая(функция, from = NULL, to = NULL) для построения функции плотности вероятности. Например,...
Чтобы построить функцию массы вероятности для биномиального распределения в R, мы можем использовать следующие функции: dbinom(x, size,prob) для создания функции вероятностной массы plot(x, y, type = ‘h’) для построения функции массы вероятности, указывая, что график представляет собой гистограмму (type=’h’) Чтобы построить...
Чтобы построить функцию массы вероятности для распределения Пуассона в R, мы можем использовать следующие функции: dpois(x, лямбда) для создания функции вероятностной массы plot(x, y, type = ‘h’) для построения функции массы вероятности, указывая, что график представляет собой гистограмму (type=’h’) Чтобы построить...
Чтобы построить функцию плотности вероятности для распределения Вейбулла в R, мы можем использовать следующие функции: dweibull(x, shape, масштаб = 1) для создания функции плотности вероятности. кривая(функция, from = NULL, to = NULL) для построения функции плотности вероятности. Чтобы построить функцию плотности...
Тест тренда Манна-Кендалла используется для определения наличия тенденции в данных временных рядов. Это непараметрический тест, означающий, что не делается никаких предположений о нормальности данных. Гипотезы проверки следующие: H 0 (нулевая гипотеза): в данных нет тенденции. H A (альтернативная гипотеза): В данных...
Тест Макнемара используется для определения наличия статистически значимой разницы в пропорциях между парными данными. В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Макнемара в R. Пример: тест Макнемара в R Допустим, исследователи хотят знать, может ли определенное маркетинговое видео изменить мнение людей...