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homogeneity

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homogeneity [2016/04/26 18:32] – created hkimscilhomogeneity [2016/04/27 06:31] (current) hkimscil
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 {{keywords>homoscedasticity, multivariate statistics}} {{keywords>homoscedasticity, multivariate statistics}}
 ====== Homoscedasticity ====== ====== Homoscedasticity ======
-{{:crime.sav}}+{{:crime.sav}} \\ 
 Residual 이 predicted DV 점수에 패턴없이 퍼져 있는 상태를 말하는데, 이는 다시 말하면, residual의 분산 정도가 predicted value의 변화에 따라서 일정하게 나타난다는 뜻이다. 이러한 무패턴을 homoscedasticity라고 하고 반대의 경우를 heteroscedasticity라고 한다.  Residual 이 predicted DV 점수에 패턴없이 퍼져 있는 상태를 말하는데, 이는 다시 말하면, residual의 분산 정도가 predicted value의 변화에 따라서 일정하게 나타난다는 뜻이다. 이러한 무패턴을 homoscedasticity라고 하고 반대의 경우를 heteroscedasticity라고 한다. 
 <code>regression <code>regression
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 </code> </code>
 {{:scatterplot.jpg}} {{:scatterplot.jpg}}
 +<WRAP clear />
 위의 경우, 몇몇의 case가 심하게 무리에서 벗어나 있는 것을 알 수 있다. 아래는 같은 regression을 하였으나, 표준화된 residual 점수와 predited점수를 기록하도록 한 후에, 이를 이용하여 그래프를 그리도록 하고, 해당 state를 표시하도록 한 것이다. 이 그래프에 따르면, 25번과 51번 case의 잔차(residual) 점수가 특이하다는 것을 알 수 있다. 위의 경우, 몇몇의 case가 심하게 무리에서 벗어나 있는 것을 알 수 있다. 아래는 같은 regression을 하였으나, 표준화된 residual 점수와 predited점수를 기록하도록 한 후에, 이를 이용하여 그래프를 그리도록 하고, 해당 state를 표시하도록 한 것이다. 이 그래프에 따르면, 25번과 51번 case의 잔차(residual) 점수가 특이하다는 것을 알 수 있다.
 <code>regression <code>regression
homogeneity.txt · Last modified: 2016/04/27 06:31 by hkimscil

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