Zastanawiam się, dlaczego traktujemy dopasowywanie GLMS tak, jakby były jakimś specjalnym problemem optymalizacji. Czy oni są? Wydaje mi się, że są one po prostu maksymalne prawdopodobieństwo i że zanotujemy prawdopodobieństwo, a następnie ... zwiększamy je! Dlaczego więc używamy punktacji Fishera...
Witaj Mam dwa problemy, które brzmią jak naturalni kandydaci na modele wielopoziomowe / mieszane, których nigdy nie używałem. Prostszy i taki, który mam nadzieję wypróbować jako wprowadzenie, wygląda następująco: Dane wyglądają jak wiele wierszy formularza x y innergroup outergroup gdzie x jest...
Szukam książki wprowadzającej do poziomu średniego na temat ogólnych modeli liniowych. Idealnie, oprócz teorii leżącej u podstaw modeli, chciałbym, aby zawierały aplikacje i przykłady w języku R lub innym języku programowania - słyszę, że SAS jest również popularnym wyborem. Zamierzam przestudiować...
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...
Dwa powiązane ze mną pytania. Mam ramkę danych, która zawiera liczbę pacjentów w jednej kolumnie (zakres od 10 do 17 pacjentów) oraz 0 i 1 zera pokazujące, czy zdarzenie miało miejsce tego dnia. Używam modelu dwumianowego do regresji prawdopodobieństwa incydentu na liczbę pacjentów. Chciałbym...
Można wykonać regresję logit w R przy użyciu takiego kodu: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Wygląda na to, że algorytm...
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...
Kiedy robisz GLM i pojawia się błąd „nieokreślony z powodu osobliwości” w wyjściu anova, jak można temu przeciwdziałać? Niektórzy sugerują, że jest to spowodowane kolinearnością między zmiennymi towarzyszącymi lub że jeden z poziomów nie jest obecny w zbiorze danych (patrz: interpretacja...
Pracujemy z pewnymi regresjami logistycznymi i zdaliśmy sobie sprawę, że średnie oszacowane prawdopodobieństwo zawsze równa jest proporcji jednych w próbie; to znaczy, średnia dopasowanych wartości jest równa średniej próbki. Czy ktoś może mi wyjaśnić przyczynę lub podać źródło, w którym mogę...
Regresja beta (tj. GLM z rozkładem beta i zwykle funkcją logit link) jest często zalecana do radzenia sobie ze zmienną zależną od odpowiedzi przyjmującą wartości od 0 do 1, takie jak ułamki, stosunki lub prawdopodobieństwa: Regresja dla wyniku (stosunek lub ułamek) od 0 do 1 . Zawsze jednak...
Proste pytanie: jak określić rozkład logarytmiczny w argumencie rodziny GLM w R? Nie mogłem znaleźć sposobu, w jaki można to osiągnąć. Dlaczego lognormalna (lub wykładnicza) nie jest opcją w argumencie rodzinnym? Gdzieś w Archiwum R czytałem, że po prostu trzeba użyć linku logu dla rodziny...
Mam sześć zmiennych zależnych (dane zliczeń) i kilka zmiennych niezależnych, widzę, że w MMR skrypt wygląda następująco: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Ale ponieważ moje dane się liczą, chcę użyć uogólnionego modelu liniowego i próbowałem tego: my.model...
Jestem naprawdę oszołomiony faktem, że Poisson GLM akceptuje liczby niecałkowite! Popatrz: Dane (treść data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Skrypt R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <-...
Zawsze trudno mi wyjaśnić odbiorcom techniki statystyczne bez tła statystycznego. Gdybym chciał wyjaśnić, czym jest GLM dla takich odbiorców (bez rzucania statystycznego żargonu), jaki byłby najlepszy lub najskuteczniejszy sposób? Zazwyczaj tłumaczę GLM trzema częściami - (1) składową losową,...
Wiem, że znormalizowane pozostałości Pearson uzyskuje się w tradycyjny probabilistyczny sposób: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−---√rja=yja-πjaπja(1-πja) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} i Pozostałości dewiacji są uzyskiwane w bardziej statystyczny sposób (udział każdego punktu w...
Moje pytania to: Czy uogólnione modele liniowe (GLM) są gwarantowane, że osiągną globalne maksimum? Jeśli tak, to dlaczego? Co więcej, jakie są ograniczenia funkcji łączenia w celu zapewnienia wypukłości? Rozumiem GLM, że maksymalizują one wysoce nieliniową funkcję wiarygodności. Tak więc...
Jak wyjaśniono w tym podręczniku kursu (strona 1) , model liniowy można zapisać w postaci: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, gdzie jest zmienną odpowiedzi, a jest zmienną objaśniającą .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Często w celu spełnienia...
Jaka jest właściwa strategia przy podejmowaniu decyzji, którego modelu użyć z danymi zliczania? Mam dane, które muszę zamodelować jako model wielopoziomowy i zalecono mi (na tej stronie), że najlepszym sposobem jest to poprzez błędy lub MCMCglmm. Jednak wciąż próbuję dowiedzieć się o statystykach...
Nadal jestem całkiem nowy w uogólnionych modelach liniowych i mam problem z notacją w większości tekstów GLM, które wybrałem. Czy istnieją bardzo popularne książki GLM, które lepiej nadają się do
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-