Гомоскедастичность остатков в линейных смешанных моделях Опции

[Anna_V]

Добрый день. Если я не ошибаюсь, корректное применение линейных смешанных моделей требует гомоскедастичности остатков. Вопрос: как её проверить (кроме визуального анализа)? Где-то читала, не могу найти, что критерий Ливиня не рекомендуют применять из-за его излишней консервативности в данном случае. В Prism гомоскедастичность остатков предлагается проверять расчетом корреляции Спирмена между предсказанными значениями и абсолютными значениями остатков, на сколько оправдан такой подход?

[comisora]

я вижу следующее, как клиницист: для меня величина коронарного резерва практически всегда определяется числом пораженных сосудов (без направления связи), а возраст, пол, несколько функциональных параметров значимо не влияют на величину этого коронарного резерва.

Величина резерва коронарного кровотока должна быть обратно связана с количеством поражённых сосудов. Если пораженных сосудов нет, то этот резерв максимальный, если все сосуды поражены, то резерв минимальный. Или это не так?

[salm]

Величина резерва коронарного кровотока должна быть обратно связана с количеством поражённых сосудов. Если пораженных сосудов нет, то этот резерв максимальный, если все сосуды поражены, то резерв минимальный. Или это не так?

Здраствуйте. Да, обратно пропорциональна. Это я так трактую статью: буквально следующее:многофакторная линейная регрессия показала что при включении в модель пола, возраста, индекса массы тела, числа сосудов, числа традиционных факторов риска, и еще трех функциональных параметров) только число сосудов оказалось значимым при прогнозировании величины резерва. Указано р-value для модели и коэффициент для модели , из которого можно вычесть коэффициент детерминации. Направления связи значимого предиктора здесь нет... или я неправильно понимаю... мы его для этого же используем?... для направления связи предиктора нам же нужен его коэффициент из многофакторный модели?...