Jakie są korzyści ze wskazania struktury kowariancji w GLM (zamiast traktowania wszystkich nie-diagonalnych wpisów w macierzy kowariancji jako zera)? Oprócz odzwierciedlenia tego, co wiemy o danych, robi to poprawić dobroć dopasowania? poprawić dokładność predykcyjną przetrzymywanych...
Rozkład Tweediego może modelować skośne dane z masą punktową równą zero, gdy parametr ppp (wykładnik w relacji średnia-wariancja) wynosi od 1 do 2. Podobnie model z napompowaniem zera (inaczej ciągły lub dyskretny) może mieć dużą liczbę zer. Mam problem ze zrozumieniem, dlaczego jest tak, że...
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 <-
Zdaję sobie sprawę, że może to być potencjalnie szerokie pytanie, ale zastanawiałem się, czy istnieją uogólnione założenia, które wskazują na użycie GAM (Uogólniony model addytywny) w stosunku do GLM (Uogólniony model liniowy)? Ktoś niedawno powiedział mi, że GAM należy używać tylko wtedy, gdy...
Interesuje mnie zmiana hipotez zerowych za pomocą glm()R. Na przykład: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) sprawdza hipotezę, że p=0.5p=0.5p = 0.5 . Co jeśli chcę zmienić wartość null na ppp = jakąś dowolną wartość, w obrębie glm()? Wiem, że można to zrobić również...
Właśnie uruchomiłem ujemny dwumianowy GLM i to jest wynik: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value...
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...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 5 lat temu . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family...
Mam zestaw danych, w którym zmienna, której chciałbym użyć jako efektu losowego, ma tylko jedną obserwację dla niektórych poziomów. Opierając się na odpowiedziach na poprzednie pytania, stwierdziłem, że w zasadzie może być w porządku. Czy mogę dopasować model mieszany do obiektów, które mają tylko...
Używam Spotfire (S ++) do analizy statystycznej w moim projekcie i muszę uruchomić wielomianową regresję logistyczną dla dużego zestawu danych. Wiem, że najlepszym algorytmem byłby mlogit, ale niestety nie jest on dostępny w s ++. Mam jednak opcję użycia algorytmu glm dla tej regresji. Chcę tu...
Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób:
Stworzyłem uogólniony model liniowy z pojedynczą zmienną odpowiedzi (ciągła / normalnie rozłożona) i 4 zmiennymi objaśniającymi (z których 3 to czynniki, a czwarta to liczba całkowita). Użyłem rozkładu błędów Gaussa z funkcją łącza tożsamości. Obecnie sprawdzam, czy model spełnia założenia...
Jako część danych wyjściowych uogólnionego modelu liniowego do oceny modelu wykorzystywane są odchylenie zerowe i rezydualne. Często widzę formuły dla tych wielkości wyrażone jako prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego, na przykład: /stats//a/113022/22199 , Regresja logistyczna: jak uzyskać...
Chciałbym zastosować dane zliczania jako zmienne towarzyszące przy dopasowaniu modelu regresji logistycznej. Moje pytanie brzmi: Czy naruszam jakiekolwiek założenie modeli logistycznych (a bardziej ogólnie uogólnionych modeli liniowych), stosując jako zmienne niezależne zliczające, nieujemne...
Dlaczego regresja liniowa i model uogólniony mają niespójne założenia? W regresji liniowej zakładamy, że reszta pochodzi z gaussowskiego W innych regresjach (regresja logistyczna, regresja trucizny) zakładamy, że odpowiedź pochodzi z pewnego rozkładu (dwumianowy, pozycyjny itp.). Dlaczego...
Oto mój kontekst dla tego pytania: Z tego co mogę powiedzieć, nie możemy uruchomić zwykłej regresji metodą najmniejszych kwadratów w R, gdy używamy danych ważonych i surveypakietu. Tutaj musimy użyć svyglm(), który zamiast tego uruchamia uogólniony model liniowy (który może być tym samym? Jestem...
Zastanawiałem się tylko, czy regresja Poissona zawiera termin błędu? Czy regresja Poissona może mieć losowe skutki i błąd? Jestem zdezorientowany co do tego punktu. W regresji logistycznej nie występuje termin błędu, ponieważ zmienna wynikowa jest binarna. Czy to jedyny model glm, który nie ma...
Chcę uwzględnić czas spędzony na robieniu czegoś (np. Tygodni karmienia piersią) jako niezależną zmienną w modelu liniowym. Jednak niektóre obserwacje w ogóle nie angażują się w takie zachowanie. Kodowanie ich jako 0 nie jest w rzeczywistości prawdą, ponieważ 0 różni się jakościowo od dowolnej...
Próbowałem dowiedzieć się, które dystrybucje używać w GLM, i trochę się zastanawiam, kiedy użyć normalnej dystrybucji. W jednej części mojego podręcznika jest napisane, że rozkład normalny może być dobry do modelowania wyników egzaminów. W następnej części pyta się, jaka dystrybucja byłaby...
Obecnie mam problem ze zrozumieniem składni R dla dopasowania GLM przy użyciu rozkładu gamma. Mam zestaw danych, w którym każdy wiersz zawiera 3 współzmienne ( ), zmienną odpowiedzi ( ) i parametr kształtu ( ). Chcę modelować skalę rozkładu gamma jako funkcję liniową 3 zmiennych towarzyszących,...