Jaka jest różnica między modelem Logit a modelem Probit ? Bardziej interesuje mnie wiedza o tym, kiedy stosować regresję logistyczną, a kiedy Probit. Jeśli jest jakaś literatura, która definiuje ją za pomocą R , to też byłoby
Jaka jest różnica między terminami „funkcja łącza” i „kanoniczna funkcja łącza”? Czy są też (teoretyczne) zalety używania jednego nad drugim? Na przykład binarna zmienna odpowiedzi może być modelowana przy użyciu wielu funkcji łącza, takich jak logit , probit itp. Jednak logit tutaj jest uważany...
Staram się zrozumieć filozofię stojącą za używaniem Uogólnionego Modelu Liniowego (GLM) vs Modelu Liniowego (LM). Poniżej utworzyłem przykładowy zestaw danych, w którym: log( y) = x + εlog(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon W przykładzie nie ma błędu w funkcji wielkości y , więc założyłbym , że...
Standaryzowany rozkład Gaussa na można zdefiniować, podając wprost jego gęstość: RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} lub jego charakterystyczna funkcja. Jak przypomniano w tym pytaniu, jest to również jedyny rozkład, dla którego średnia próbki i wariancja są...
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
Mam nadzieję, że ktoś wyjaśni laikowi, czym jest charakterystyczna funkcja i jak jest ona wykorzystywana w praktyce. Czytałem, że jest to transformata Fouriera w pdf, więc chyba wiem, co to jest, ale nadal nie rozumiem jej celu. Gdyby ktoś mógł podać intuicyjny opis jego przeznaczenia i być może...
Jaki jest cel funkcji łączenia jako elementu uogólnionego modelu liniowego? Dlaczego tego potrzebujemy? Wikipedia stwierdza: Wygodne może być dopasowanie dziedziny funkcji link do zakresu średniej funkcji dystrybucji Jaka jest zaleta robienia
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...
Czytam o funkcji kwantylu, ale nie jest to dla mnie jasne. Czy możesz podać bardziej intuicyjne wyjaśnienie niż podane poniżej? Ponieważ cdf jest monotonicznie rosnącą funkcją, ma odwrotność; oznaczmy to przez . Jeśli jest cdf , to jest wartością tak że P (X \ le x_ \ alpha) = \ alpha ; nazywa...
Mam pytanie dotyczące semantyki, na które chciałbym poznać opinie innych statystyk. Wiemy, że modele takie jak logistyka, Poisson itp. Mieszczą się w zasięgu uogólnionych modeli liniowych. Model zawiera nieliniowe funkcje parametrów, które z kolei mogą być modelowane przy użyciu szkieletu modelu...
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
Prawie wszystko, co czytam o regresji liniowej i GLM sprowadza się do tego: gdzie f ( x , β ) jest nie rosnącą lub nie malejącą funkcją x, a β jest parametrem, który oceniasz i testujesz hipotezy na temat. Istnieją dziesiątki funkcji łączenia i przekształceń y i x, dzięki którym y jest funkcją...
Właśnie zauważyłem, że całkowanie funkcji kwantylowej zmiennej losowej jednowymiarowej (odwrotny cdf) od p = 0 do p = 1 daje średnią zmiennej. Do tej pory nie słyszałem o tym związku, więc zastanawiam się: czy tak jest zawsze? Jeśli tak, to czy związek ten jest powszechnie znany? Oto przykład w...
Próbuję zrozumieć związek między funkcją generującą moment a funkcją charakterystyczną. Funkcja generowania momentu jest zdefiniowana jako: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2...
Mam dane dotyczące gęstości ryb, które próbuję porównać między kilkoma różnymi technikami zbierania, dane mają wiele zer, a histogram wygląda na vaugley odpowiedni dla rozkładu Poissona, z tym wyjątkiem, że jako gęstości nie są to dane całkowite. Jestem stosunkowo nowy w GLM i przez ostatnie kilka...
Wydaje mi się, że mam pewne podstawowe zamieszanie co do działania funkcji w regresji logistycznej (a może po prostu funkcjonuje jako całość). Jak to się dzieje, że funkcja h (x) tworzy krzywą widoczną po lewej stronie obrazu? Widzę, że jest to wykres dwóch zmiennych, ale te dwie zmienne (x1 i...
Jeśli FZFZF_Z jest CDF, wygląda na to, że FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) również jest CDF. P: Czy to wynik standardowy? P: Czy istnieje dobry sposób na znalezienie funkcji ggg pomocą X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , gdzie...
Myślałem o tym problemie. Zwykłą funkcją logistyczną do modelowania danych binarnych jest: Jednak czy funkcja logit, która jest krzywą w kształcie litery S, zawsze jest najlepsza do modelowania danych? Być może masz powód, by sądzić, że twoje dane nie są zgodne z normalną krzywą w kształcie...
Często mówi się, że regresja procesu gaussowskiego odpowiada (GPR) bayesowskiej regresji liniowej z (być może) nieskończoną ilością funkcji bazowych. Obecnie staram się to szczegółowo zrozumieć, aby uzyskać intuicję, jakie modele mogę wyrazić za pomocą GPR. Czy uważasz, że to dobre podejście do...
Mam uogólniony model liniowy, który przyjmuje rozkład Gaussa i funkcję łączenia logów. Po dopasowaniu modelu sprawdzam wartości resztkowe: wykres QQ, wartości resztowe w stosunku do wartości przewidywanych, histogram reszt (potwierdzając, że należy zachować odpowiednią ostrożność). Wszystko wygląda...