Uogólnienie regresji liniowej pozwalające na relacje nieliniowe za pomocą „funkcji łącza” oraz na wariancję odpowiedzi zależną od przewidywanej wartości. (Nie należy mylić z „ogólnym modelem liniowym”, który rozszerza zwykły model liniowy na ogólną strukturę kowariancji i reakcję wielowymiarową).
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
Jakie wykresy diagnostyczne (i być może testy formalne) są najbardziej przydatne dla regresji, w których wynikiem jest zmienna licząca? Szczególnie interesują mnie modele Poissona i modele dwumianowe ujemne, a także ich odpowiedniki zerowe i przeszkodowe. Większość źródeł, które znalazłem, po...
Rozkład gamma może przybierać dość szeroki zakres kształtów, a biorąc pod uwagę związek między średnią a wariancją poprzez jego dwa parametry, wydaje się on odpowiedni do radzenia sobie z heteroskedastycznością w danych nieujemnych, w sposób, w jaki transformowany logarytmicznie OLS może nie...
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29,...
Mam zestaw danych z około 30 zmiennymi niezależnymi i chciałbym zbudować uogólniony model liniowy (GLM) w celu zbadania zależności między nimi a zmienną zależną. Wiem, że metoda, której nauczono mnie w tej sytuacji, stopniowa regresja, jest obecnie uważana za grzech statystyczny . Jakie...
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...
Jak mogę zinterpretować główne efekty (współczynniki dla fikcyjnego czynnika) w regresji Poissona? Załóżmy następujący przykład: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7,...
Odpowiadając na to pytanie, John Christie zasugerował, że dopasowanie modeli regresji logistycznej należy oceniać poprzez ocenę reszt. Znam sposób interpretowania reszt w OLS, są one w tej samej skali co DV i bardzo wyraźnie różnica między y przewidywana przez model y. Jednak w przypadku regresji...
Często zaleca się, aby wziąć pierwiastek kwadratowy, gdy zliczasz dane. (Aby zapoznać się z niektórymi przykładami CV, patrz odpowiedź @ Harveya Motulsky'ego tutaj lub odpowiedź @ whubera tutaj .) Z drugiej strony, podczas dopasowywania uogólnionego modelu liniowego ze zmienną odpowiedzi...
Na tej stronie znajduje się kilka wątków z zaleceniami dotyczącymi książek na temat statystyk wprowadzających i uczenia maszynowego, ale szukam tekstu na temat zaawansowanych statystyk, w tym w kolejności priorytetów: maksymalne prawdopodobieństwo, uogólnione modele liniowe, analiza głównych...
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...
Powiedzmy, że mam obiekt klasy glm(odpowiadający modelowi regresji logistycznej) i chciałbym zamienić przewidywane prawdopodobieństwa podane za predict.glmpomocą argumentu type="response"na odpowiedzi binarne, tj. lub . Jaki jest najszybszy i najbardziej kanoniczny sposób to zrobić w...
Jak wyglądają wszystkie wersje tej samej podstawowej metody
Jak interpretować zerową i rezydualną dewiację w GLM w R? Mówimy, że mniejszy AIC jest lepszy. Czy istnieje również podobna i szybka interpretacja odchyleń? Odchylenie zerowe: 1146,1 przy 1077 stopniach swobody Odchylenie resztkowe: 4589.4 przy 1099 stopniach swobody AIC:...
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)...
W artykule zatytułowanym „WYBÓR WŚRÓD OGÓLNYCH MODELI LINIOWYCH STOSOWANYCH DO DANYCH MEDYCZNYCH” autorzy piszą: W uogólnionym modelu liniowym średnia jest przekształcana przez funkcję link, zamiast przekształcać samą odpowiedź. Dwie metody transformacji mogą prowadzić do zupełnie różnych...
Wiem, że brakuje mi czegoś w rozumieniu regresji logistycznej i naprawdę doceniłbym każdą pomoc. O ile rozumiem, regresja logistyczna zakłada, że prawdopodobieństwo wyniku „1” przy danych wejściowych jest liniową kombinacją danych wejściowych, przechodzącą przez funkcję odwrotnej logistyki. Jest...
W szczególności chcę wiedzieć, czy istnieje różnica między lm(y ~ x1 + x2)i glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Myślę, że ten konkretny przypadek glm jest równy lm. Czy się
Mam na myśli zbudowanie modelu przewidującego stosunek , gdzie a ≤ b oraz a > 0 i b > 0 . Tak więc stosunek wynosiłby od 0 do 1 .a / ba/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Mógłbym użyć regresji liniowej, chociaż nie ogranicza się ona naturalnie do 0..1. Nie mam...
To pytanie jest odpowiedzią na odpowiedź udzieloną przez @Greg Snow na pytanie, które zadałem, dotyczące analizy mocy z regresją logistyczną i SAS Proc GLMPOWER. Jeśli projektuję eksperyment i przeanalizuję wyniki w silnej regresji logistycznej, jak mogę użyć symulacji (i tutaj ) do...