Ri: Residui REML - Bug o True Value?Grazie per la risposta e la tua spiegazione. Non voglio stabilire i blocchi in futuro, quindi 'Block' è un effetto casuale. Ho usato solo il modello di regressione stepwise per la selezione delle variabili, poiché questo non è implementato con REML.
Supponiamo che la seguente formula sia usata per calcolare i residui studentizzati:
( https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/401/ )
- MSE (i) = errore quadratico medio dei residui, con osservazione ho cancellato
- hii = leva
- ei = yi - yihat (per un modello, dove l'osservazione è cancellata)
Ho controllato due volte e né MSE (i), né ei è 0. Ho anche controllato se hii è 1, ma questo non è il caso ( 
https://de.mathworks.com/help/stats/hat-matrix-and-leverage.html ). Sono davvero curioso di sapere come l'errore standard si traduca in 0 o mancante. Quanto è esattamente calcolato l'errore standard del residuo? Mi manca qualcosa qui?
Saluti
Ri: Residui REML - Bug o True Value?Prima di tutto, la scelta di un effetto fisso o casuale dipende dalla natura del fattore e da come si vede il suo contributo alla risposta. Puoi stabilire gli stessi blocchi in futuro? Puoi usare il livello di blocco per prevedere future osservazioni? Mi sembra un effetto fisso. Se non è possibile stabilire gli stessi blocchi in futuro, è probabile che i livelli in questo esperimento siano un esempio e il prossimo esperimento sia un nuovo campione dei blocchi. Mi sembra un effetto casuale.
In secondo luogo, il residuo studentizzato è l'errore stimato nella risposta (residuo) diviso per l'errore standard del residuo. Puoi vedere questo errore standard. Fai clic sul triangolo rosso in alto e seleziona Salva colonne> Errore standard di residuo. Questo risultato è ciò che ho trovato:
(Immagine rimossa per motivi di riservatezza.)
Quindi il residuo studentizzato per l'osservazione 3 è insolitamente grande perché ha un errore standard insolitamente piccolo. (Pensa al rapporto t) Il residuo studentizzato per l'osservazione 7 è mancante perché manca l'errore standard (denominatore per il rapporto).
Residui REML - Bug o True Value?Ciao,
Sono relativamente nuovo nella costruzione di modelli con REML. Ho rilevato un comportamento abituale dei residui e non sono sicuro che si tratti di un bug o meno:
Non ho pre-conoscenza per quanto riguarda l'interazione dei diversi fattori, quindi costruisco un modello con regressione stepwise (chiamato 'SR: Response - BIC' nella tabella dati) prima, dove ho usato il fattore di blocco come fattore categoriale. Dopo aver identificato i parametri significativi, ricostruisco il modello con REML (denominato "REML: Response" nella tabella dati) utilizzando gli stessi parametri del modello di regressione stepwise, ma ho modificato il fattore di blocco in un effetto casuale.
Successivamente ho salvato i residui studentizzati di entrambi i modelli. I residui del modello di regressione stepwise sembrano abbastanza 'normali'. Tuttavia, i residui del modello REML includono un enorme valore anomalo (run 10), sebbene il grafico reale vs. previsto non mostri anomalie. Inoltre, manca il valore residuo per la corsa 4 e non posso spiegare perché questo è il caso.
Qualcuno sa, perché esiste il valore anomalo e perché manca il residuo? Grazie in anticipo!
Descrizione dei dati:
- 1 risposta
- 9 fattori
- 1 fattore di blocco
Software:
