0
Я хотел протестировать модель со следующим:Непараметрический тест, эквивалент н-полосная ANOVA
summary(aov(dep~ind.1*ind.2))
Но p.values не interpetable, поскольку предположения о нормальности и гомоскедастичности не соблюдаются , Я ищу непараметрический тест, который мог бы заменить этот двухсторонний anova (и, в общем, n-way Anova)
Является ли тест Durbin-Watson хорошим решением?
Я пытаюсь запустить тест Durbin-Watson, но мне это не удалось!
require(lmtest)
dwtest(dep~ind.1*ind.2) # Fail
dwtest(lm(dep~ind.1*ind.2)) # I get only one p.value instead of the three I expected
Для того, чтобы сделать мой вопрос воспроизводимым, вот некоторые данные:
set.seed(34)
dep = runif(24,0,1)
ind.1 = rep(c(1,2),12)
ind.2 = rep(c(1,2),each=12)
Вы можете попробовать тест Friedman и функцию R friedman.test http://en.wikipedia.org/wiki/Friedman_test или использовать подход бутстрапа, который может быть более гибким. – dickoa
Возможно, вы думаете о Тест Дурбина, а не тест Дурбина-Ватсона: http://en.wikipedia.org/wiki/Durbin_test –