如何解决数据呈现异方差,分布不正态怎么办?
我有一个数据集,其中响应变量是连续变量(例如 73.34、65.42...),解释变量是站点(五个类别)、一天中的时间(四个类别)和季节(四个类别)。通过三向方差分析,我可以看到所有变量之间存在显着的关系,并且这三个变量之间存在显着的相互作用。
然而,分布不正常,在绘制所有数据的所有残差时,我看到了异方差。但是,如果我分别查看残差与每个解释变量,我看不到异方差性。寻找异方差的正确方法是什么?
在论坛上进行了一些搜索后,我发现广义最小二乘模型最适合我的数据?但我找不到如何调整所有三个变量的变化。
谁能帮我将广义最小二乘模型拟合到我的数据中?
gls_model <- gls(RMS~Site*ToD*Season,data = broadband_data)
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