风123
数据经过对数转换后,方差仍然不齐,我该咋办?
neige
详细点行么,你要做什么
风123
我的数据如下:变量 是群落的分类, 协变量 是草本或灌木的多样性 应变量 是草本或灌木的生物量。主要是分析群落的分类对生物量的影响,要排除多样性的影响。但是分析的时候,总是方差不齐。把生物量按对数转换后,仍然显示方差不齐。咋办啊?急!急!
neige
i wish i could help, but 我真的不懂什么是协变量 ,应变量, 什么是方差不齐?
风123
定一下,不要被淹没
yihui
斜变量:covariate;应变量:response variable;方差不齐:heteroscedasticity
friend
我建议楼主扩大样本量,这样再试试看...一般都可以解决...
rtist
具体问题具体分析。
首先要知道方差如何不齐,你根据什么说不齐的(比如从哪种残插图上看到的);
其次,要考虑除了方差不齐之外,还有别的assumption violation没有,若没有则只需更换方差的模型;若有则模型还需要更大的改动;
最后的选择,也通常是最好的选择,就是重新考虑整个问题,不局限于线性模型范围内。
rtist
[quote]引用第6楼friend于2007-06-24 03:19发表的“”:
我建议楼主扩大样本量,这样再试试看...一般都可以解决...[/quote]
除非现在自由度很小,否则此方案基本上没有什么价值。
风123
[quote]引用第6楼friend于2007-06-24 16:19发表的“”:
我建议楼主扩大样本量,这样再试试看...一般都可以解决...[/quote]
这是野外试验,无法再补。
已经化了老板大把的钞票了,也不好意思!!
robustreg
用加权最小二乘估计看看,不加权得到的也是无偏估计,只是因为方差不齐会导致有效性受损,会影响假设检验结论,用加权最小二乘可以改进,为什么呢?因为协方差可以看成回归模型,回归中如何处理异方差可借鉴