ノンパラメトリックな決定係数親愛な、
決定係数（回帰モデルの出力の一部）の使用について質問があります。
データを分析する準備ができている研究では、決定係数（COD）を使用して、各列を表す従属変数間の関係を調べます（付録を参照）。しかし、各従属変数（列）には、残差の分散の一貫性のない分布があります。
このため、回帰モデルを実行できないと思います。しかし、私はどのような種類のノンパラメトリック検定を使用して、ある種のノンパラメトリックな決定係数（COD）が可能か？
どうもありがとう、
トーマス
再：ノンパラメトリックな決定係数モデルからの残差が一定の分散を示していないという異常だけである場合は、別の方法があります。あなたの応答は連続した数値データだと思います。
選択してください分析する > フィットモデル 。の横にあるドロップダウンボタンをクリックします人そして選択対数線形分散 。を選択応答データ列とクリック Y 。を選択因子または予測因子データ列。使用追加する 、クロス 、またはマクロモデル用語を追加するボタン平均効果 。クリック分散効果 Tabキーを押して前の手順を繰り返します。2つのモデルを推定しています。1つは応答の平均用、もう1つは応答の分散用です。このモデリングでは、分散が予測平均に対して一定であると想定していません。
注：分散のモデルは、多くの場合、平均のモデルよりも単純です。つまり、通常、相互作用や非線形効果はありません。
ただし、この方法では決定係数は提供されません。トレードオフはCODを失い、回帰モデルを使用し、分散への影響について学習する能力を獲得します。
再：ノンパラメトリックな決定係数こんにちは、
ご回答ありがとうございます。この情報を使用して、分析を続行できます。
ご挨拶、
