Qué hacer con la heterogeneidad de la varianza cuando propagación disminuye con el mayor de los valores ajustados

Question

Estoy tratando de producir un modelo lineal mixto el R código es como sigue.

lme(Average.payoff~Game+Type+Others.Type+Game:Type+Game:Others.Type+Type:Others.Type,random=~1|Subjects,method="REML", data=Subjectsm1)->lme1

La respuesta Promedio del término.rentabilidad es continua, mientras que todas las variables explicativas son todos los binarios.

Cuando llego a la validación que se puede ver claramente que la difusión de los residuos disminuye con el mayor de los valores ajustados. Aunque parece haber un montón de información sobre la heterogeneidad en la forma en que los residuos aumentan con grandes valores ajustados he leído nada acerca de casos similares al mío.

He traza la gráfica de residuos contra cada explicativo efecto y se puede ver que la propagación disminuye con el mayor de los valores ajustados para las variables de Partida y Tipo, pero aumenta para la variable Otros.Tipo.

¿Cuál es la causa de esto y qué debo hacer al respecto?

Debo mirar a la adición de términos cuadráticos o el uso de modelos aditivos? Hay una transformación que se debe aplicar?

Gracias,

Jonathan

Answer 1

La adición de términos cuadráticos, sería de ayuda si la media varió de esa manera, pero la variabilidad es en la parte de la varianza en su caso. Ya que es el covariables que causan el cambio, una forma de la varianza de la estimación de la función con la participación de las covariables sería el enfoque que se recomienda.