Pytania oznaczone «linear-model»

10
Określa, czy zastosować przesunięcie w regresji Poissona podczas przewidywania całkowitej liczby bramek strzelonych przez hokeistów

Mam pytanie dotyczące tego, czy należy użyć przesunięcia. Załóż bardzo prosty model, w którym chcesz opisać (ogólną) liczbę bramek w hokeju. Masz więc bramki, liczbę rozegranych gier i zmienny manekin „napastnik”, który jest równy 1, jeśli gracz jest napastnikiem, a 0 w przeciwnym razie. Który z...

r regression poisson-distribution generalized-linear-model count-data
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
10
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?

Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
10
Jaka jest różnica między regresją liniową transformowaną logitem, regresją logistyczną i logistycznym modelem mieszanym?

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...

r regression logistic generalized-linear-model binomial
10
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.

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 survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation
10
Który jest bardziej dokładny glm lub glmnet?

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...

r generalized-linear-model glmnet
10
bayesglm (ramię) kontra MCMCpack

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...

bayesian generalized-linear-model