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Extraño denominador grados de libertad en SAS glimmix

Estoy tratando de aprender generalizado de modelos mixtos en SAS y ahora tengo bumbed en una situación que no puedo averiguar por mí mismo. Así que estaba pensando que tal vez algunos de ustedes me pueda ayudar a seguir.

Im ejecución de un modelo donde me han distribuido normalmente las mediciones de características como el tarso etc en aves de diferentes poblaciones. Tengo pocos fija de factores (área de muestreo, sexo y año) y sus interacciones en el modelo y azar término "sitio de muestreo agrupado dentro de la zona de muestreo" (2 zonas de muestreo con 2 sitios de muestreo). Im usando SATTERTH como un método para calcular el denominador grados de libertad.

Mi problema es que para un rasgo en particular que me pongo muy bajos grados de libertad, siempre y cuando el sitio de muestreo se encuentra en el modelo, y para ese factor en particular. Me di cuenta de que jugando con los métodos de calcular los grados de libertad, puedo conseguir la "mejor" de los resultados, pero no entiendo por qué en este modelo, un factor fijo se come mis grados de libertad.

Si alguien puede y quisiera que me explique por qué sucede esto y cómo debo seleccionar el método para el cálculo de la Los "dummies" de manera, haría mi día. Estoy encantado de proporcionarle más información, yo no estaba seguro de cómo debo presentar mi problema.

Gracias de antemano.

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mat_geek Puntos 1367

El t de la distribución por Satterwaite es una aproximación a la distribución de un t-como la estadística cuando las dos varianzas son desiguales y estimado por separado. Este es el llamado Behren-Fisher problema. La distribución bajo la hipótesis nula no es una t de distribución, pero se ha encontrado que puede ser aproximada por una t con un número fraccionario para los grados de libertad parámetro. No hay una fórmula especial para los grados de libertad en la aproximación. Usted podría ver esto, pero aquí hay un enlace a la Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Behrens%E2%80%93Fisher_problem.

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StasK Puntos 19497

Esta podría ser una interacción de varios factores: desviaciones en el último clúster (sitio de la X zona de muestreo, por lo que puedo decir de tus post), y/o la concentración de la respuesta dentro de los relativamente pocos racimos. Satterthwaite aproximaciones tienden a ser atraídos hacia las grandes desviaciones. En el escenario del peor caso de contar con la mayor varianza asociada con el más pequeño de clúster (por ejemplo, debido a un valor atípico en ella), si usted tiene por ejemplo los sitios con 10, 15, 25 y 50 observaciones, y las desviaciones de pasar a ser de 50, 10, 14 y 9, entonces usted va a terminar con 11 grados de libertad en general (me estoy haciendo los números, por supuesto, pero es como se puede jugar fuera, en la final).

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