Mam pytanie dotyczące interpretacji współczynników interakcji między zmienną ciągłą a kategoryczną. oto mój model: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698...
Załóżmy, że mam 10 uczniów, z których każdy próbuje rozwiązać 20 problemów matematycznych. Problemy są oceniane poprawnie lub niepoprawnie (w longdata), a wyniki każdego ucznia można podsumować za pomocą miary dokładności (w subjdata). Modele 1, 2 i 4 poniżej wydają się dawać różne wyniki, ale...
Jednym ze sposobów na znalezienie dokładności modelu regresji logistycznej za pomocą „glm” jest znalezienie wykresu AUC. Jak to samo sprawdzić dla modelu regresji znalezionego ze zmienną ciągłej odpowiedzi (rodzina = „gaussowski”)? Jakie metody są stosowane, aby sprawdzić, jak dobrze mój model...
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...
R glm i glmnet używają różnych algorytmów. Kiedy używam obu, zauważam nietrywialne różnice między oszacowanymi współczynnikami. Interesuje mnie, kiedy jedna jest bardziej dokładna od drugiej, i czas na rozwiązanie / kompromis. W szczególności mam na myśli przypadek, w którym ustawia się lambda...
Mam pytanie dotyczące uogólnionych modeli liniowych (GLM). Moja zmienna zależna (DV) jest ciągła i nie jest normalna. Więc logowałem to przekształciłem (wciąż nie jest normalne, ale poprawiłem). Chcę powiązać DV z dwiema zmiennymi kategorialnymi i jedną ciągłą zmienną zmienną. W tym celu chcę...
Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi...
W R„uprzedniej wadze” możemy glmregresję za pomocą parametru wag . Na przykład: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Jak można tego dokonać w modelu JAGSlub BUGS? Znalazłem jakiś artykuł na ten temat, ale żaden z nich nie stanowi przykładu. Interesują...
W poniższym kodzie wykonuję regresję logistyczną zgrupowanych danych za pomocą glm i „ręcznie” za pomocą mle2. Dlaczego funkcja logLik w R daje mi logarytm logLik (fit.glm) = - 2,336, który jest inny niż logLik (fit.ml) = - 5,514, który otrzymuję ręcznie? library(bbmle) #successes in first...
Po prostu próbuję ponownie obliczyć za pomocą dnorm () prawdopodobieństwo dziennika podane przez funkcję logLik z modelu lm (w języku R). Działa (prawie idealnie) dla dużej liczby danych (np. N = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0,...
Zarówno bayesglm()(w pakiecie ramienia R), jak i różne funkcje w pakiecie MCMCpack mają na celu dokonanie estymacji bayesowskiej uogólnionych modeli liniowych, ale nie jestem pewien, czy obliczają to samo. Funkcje MCMCpack wykorzystują łańcuch Markova Monte Carlo, aby uzyskać (zależną) próbkę ze...
Jakie są różnice w stosowaniu uogólnionych modeli liniowych, takich jak automatyczne określanie trafności (ARD) i regresja grzbietu, w porównaniu do modeli szeregów czasowych, takich jak Box-Jenkins (ARIMA) lub wygładzanie wykładnicze do prognozowania? Czy istnieją jakieś praktyczne zasady...
Używam glms w R (uogólnione modele liniowe). Myślałem, że znam wartości - dopóki nie zobaczyłem, że wywołanie podsumowania dla glm nie daje nadrzędnej wartości reprezentatywnej dla modelu jako całości - przynajmniej nie w miejscu, w którym robią to modele liniowe. Zastanawiam się, czy podano to...
Mam pytanie dotyczące zasadności korzystania z RMSE (Root Mean Squared Error) do porównywania różnych modeli logistycznych. Odpowiedź jest albo 0czy 1i przewidywania prawdopodobieństwa są między 0- 1? Czy sposób zastosowany poniżej jest również prawidłowy w przypadku odpowiedzi binarnych? # Using...
Mam dwa modele regresji logistycznej w R wykonane glm(). Oba używają tych samych zmiennych, ale zostały wykonane przy użyciu różnych podzbiorów macierzy. Czy istnieje prosty sposób na uzyskanie średniego modelu, który podaje średnie współczynników, a następnie użycie go z funkcją predykcji...
Jeśli w tabeli kontyngencji znajdują się zera i dopasowujemy zagnieżdżone modele poissona / loglinearne (używając glmfunkcji R ) do testu współczynnika prawdopodobieństwa, czy musimy dopasować dane przed dopasowaniem modeli glm (np. Dodać 1/2 do wszystkich liczy się)? Oczywiście niektórych...
Czytam A. Agresti (2007), An Introduction to Categorical Data Analysis , 2nd. wydanie i nie jestem pewien, czy dobrze rozumiem ten ustęp (p.106, 4.2.1) (chociaż powinno to być łatwe): W Tabeli 3.1 dotyczącej chrapania i chorób serca w poprzednim rozdziale 254 pacjentów zgłaszało chrapanie każdej...
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 . Poniższy kod PredictNew <- predict (glm.fit,...
Na stronie 232 „towarzysza R do regresji stosowanej” notatka Fox i Weisberg Tylko rodzina Gaussa ma stałą wariancję, a we wszystkich innych GLM wariancja warunkowa y w zależy odxx\bf{x}μ(x)μ(x)\mu(x) Wcześniej zauważają, że wariancja warunkowa Poissona wynosi a dwumianowa to...
Domyślnie, gdy używamy glmfunkcji w R, używa iteracyjnie przeważonej metody najmniejszych kwadratów (IWLS) w celu znalezienia parametrów maksymalnego prawdopodobieństwa. Teraz mam dwa pytania. Czy szacunki IWLS gwarantują globalne maksimum funkcji wiarygodności? Na podstawie ostatniego slajdu w...