在做线性回归的时候,一般分为以下几个步骤: 1、画散点图,简单的查看是否存在线性关系(3D以下) 2、线性模型跑一遍试试效果 3、其中需要查看以下几个指标: 3.1 正太分布检验 3.1 多重共线性、异方差性、自相关性 3.2 变量显著性 3.4 拟合效果 4、解释变量 上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量的显著性检验,下面着重学习如何进行多重共线性
是由John Tukey提出的一种用于多重比较的统计方法。该方法主要用于在方差分析（ANOVA）后，检验各组均值...
点击下方“数据视图”，将各变量的数据对应复制粘贴上去即可，到这就完成了SPSS数据导入的全过程。2 多重共线性检验 2.1 检验目的 多重共线性检验目的在于判断解释变量之间是否高度相关，如果变量间相关性很高会使得回归结果失真，可信度不高。对检验结果进行分析时，方差膨胀因子（VIF）越高，说明变量间相关性越高，...
假设检验的第一步是为每个基因建立一个零假设。在我们的例子中,原假设是两个样本组之间没有差异表达 (LFC == 0)。然后,我们使用统计检验来根据观察到的数据确定原假设是否为真。 3.1. Wald test 在DESeq2中,Wald 检验是比较两组时用于假设检验的默认值。 Wald 检验是通常对已通过最大似然估计的参数执行的检验。
多元线性回归模型中的一个假设是回归模型的解释变量之间不存在线性关系,即解释变量x1、x2...中任何一个都不能是其他解释变量的线性组合,如果违背这一假定,说明回归模型中存在多重共线性。 一般情况下,可以使用“方差膨胀因子”(VIF)和相关系数法来检验多重共线性 ...
用多重检验来进行校正,减低假阳性结果出现的次数。 校正𝛼值(Adjusted P-values) 控制FWER (Family-Wise Error Rate) 控制FWER 比较典型的方法就是 Bonferroni 校正 ,它拒绝了所有的假阳性结果发生的可能性,通过对p值的阈值进行校正来实现消除假阳性结果。 基本思路...
值,这种情况下难道需要根据多重检验校正的说法将一般认为的统计显著阈限从 变为 吗?这种做法显然是不合理的,因为数据完全相同、统计流程也完全相同,得到的两次检验结果是必然相同的;看起来是两次检验,实际上就只有一次检验。 我们考虑两个完全相关的随机变量 ...
临床试验中的多重性(multiplicity)是指多重检验,即多次使用假设检验。众所周知,由于每次假设检验都有风险,特别是当拒绝原假设时,我们会犯第一类错误,即假阳性(false positive)。而对同一个问题的回答需要多次使用假设检验时,I类错误就会膨胀。例如,4个试验组间进行两两比较,如每次检验水准为0.05,则6次假设检验至少...
假设检验是用于检验统计假设的一种方法,其基本思想是“小概率事件”原理,即小概率事件在一次试验中基本上不会发生。 假设检验的基本方法是提出一个空假设(null hypothesis),也叫做原假设或无效假设,符号是H0。一次检验有四种可能的结果,用下面的表格表示:
多重共线性的检验方法主要包括方差膨胀因子检验、特征值检验、条件指数检验和相关系数矩阵检查。这些方法通过不同角度评估自变量间的线性关联程度,帮助判断是否存在共线性问题。以下将逐一展开说明其原理和应用场景。 一、方差膨胀因子(VIF)检验 该方法通过计算每个自变量的方差膨胀因子...