Citazione:

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Messaggio inserito da MB

Salve a tutti,
sto facendo un lavoro di comparazione tra dati osservati e predetti da alcuni softwares. Per farlo nel mio lab hanno sempre usato il metodo di regressione lineare e il parametro r..non solo anche in tutti i papers che ho letto. Ovviamente nessuno si è mai preoccupato di fare o almeno di scrivere se l'applicazione del modello lineare sia stato corretto o no. Dunqeu per scrupolo mi sono messo a valutare i presupposti. In particolare ho valutato:

media dei residui prossima a zero;
normalità dei residui con shapiro-wilk;
omoschedasticità con Breusch-Pagan;
autocorrelazione con Durbin-Watson.

Ho trovato questa scaletta su delle dispense su CRAN di Vito Ricci.

Ora..spesso capita che qualcuno di questi test venga significativo (quando non dovrebbe), nonostante valori di Rquadro o r o pearson altini.

esempio:

Osservato    Predetto
1.47	0.89
3.54	1.56
3.54	1.09
4.13	1.33
9.44	-2.86
9.44	-1.27
10.03	0.58
10.03	-0.48
11.79	-0.08
11.79	-2.19
12.97	-2.54
13.86	-2.79
15.04	-0.99
18.87	-2.23
22.11	-3.06
22.70	-1.52
23.59	-2.60
29.78	-3.19

ho fatto i test ottenendo (ho riportato solo i pvalue):

* Linear model summary
R-squared	[1] 0.769999
p-value	[1] 0.0001857291

* T-test for the mean
[1] 1

* Shapiro-Wilk test for residual distribution
[1] 0.8205446

* Breusch-Pagan test for homoscedasticity
        BP 
0.01812737 

* Durbin-Watson test for autocorrelation
[1] 0.004554093

Da qui vedo che c'è eteroschedasticità e autocorrelazione..ora
Come mi comporto?

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Citazione:

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Messaggio inserito da MB

ciao Globus,

cosa ci vedi? non badare al fatto che mentre l'uno sale l'altro scende, quello è perchè non guardano direttamente lo stesso parametro. Quelli osservati usano dei reporter per osservarlo, quindi fluorescenza..è una misura indiretta e come vedi inversamente correlata. Nel primo messaggio mi sono espresso male, non voglio vedere se i predetti si avvicinano quantitativamente agli osservati, voglio solo vedere se correlano..

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