Re: REML residuals - Bug o True Value?Gracias por la respuesta y su explicación. No quiero establecer los bloques en el futuro, por lo que 'Bloquear' es un efecto aleatorio. Solo utilicé el modelo de regresión por pasos para la selección de variables, ya que esto no se implementa con REML.
Supongamos que se utiliza la siguiente fórmula para calcular los residuos estudiados:
( https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/401/ )
- MSE (i) = error cuadrático medio de residuos, con observación i eliminada
- hii = apalancamiento
- ei = yi - yihat (para un modelo, donde se elimina la observación i)
Comprobé dos veces y ni MSE (i), ni ei es 0. También verifiqué si hii es 1, pero este no es el caso ( 
https://de.mathworks.com/help/stats/hat-matrix-and-leverage.html ). Estoy realmente curioso de cómo el error estándar da como resultado 0 o falta. ¿Cómo se calcula exactamente el error estándar de residual? ¿Echo de menos algo aquí?
Aclamaciones
Re: REML residuals - Bug o True Value?En primer lugar, la elección de un efecto fijo o aleatorio depende de la naturaleza del factor y de cómo vea su contribución a la respuesta. ¿Se pueden establecer los mismos bloques en el futuro? ¿Puedes usar el nivel de bloque para predecir futuras observaciones? Eso suena como un efecto fijo para mí. Si no puede establecer los mismos bloques en el futuro, es probable que los niveles en este experimento sean una muestra y que el próximo experimento sea una nueva muestra de los bloques. Eso suena como un efecto aleatorio para mí.
Segundo, el residual estudiado es el error estimado en la respuesta (residual) dividido por el error estándar del residual. Puedes ver este error estándar. Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior y seleccione Guardar columnas> Error estándar de residuo. Este resultado es lo que encontré:
(Imagen eliminada por razones de confidencialidad.)
Por lo tanto, el residuo de Studentized para la observación 3 es inusualmente grande porque tiene un error estándar inusualmente pequeño. (Piense en la proporción t) Falta el residuo de Studentized para la observación 7 porque falta el error estándar (denominador para la relación).
Residuos REML - ¿Error o verdadero valor?Hola,
Soy relativamente nuevo en la construcción de modelos con REML. Encontré un comportamiento habitual de residuos y no estoy seguro de si se trata de un error o no:
No tengo conocimiento previo con respecto a la interacción de los diferentes factores, por lo tanto, construyo un modelo con regresión por pasos (llamado 'SR: Respuesta - BIC' en la tabla de datos) primero, donde usé el factor de bloqueo como factor categórico. Después de identificar los parámetros significativos, reconstruyo el modelo con REML (denominado 'REML: Respuesta' en la tabla de datos) utilizando los mismos parámetros que en el modelo de regresión por pasos, pero cambié el factor de bloqueo a un efecto aleatorio.
Después de eso guardé los residuos estudiados de ambos modelos. Los residuos del modelo de regresión por pasos parecen bastante 'normales'. Sin embargo, los residuos del modelo REML incluyen un valor atípico enorme (ejecución 10), aunque la gráfica real frente a la predicha no muestra anomalías. Además, falta el valor residual para la ejecución 4 y no puedo explicar por qué este es el caso.
¿Alguien sabe por qué existe este valor atípico y por qué falta el residuo? ¡Gracias por adelantado!
Descripción de los datos:
- 1 respuesta
- 9 factores
- 1 factor de bloqueo
Software:
